JP2009300230A - 位置合わせを行う装置、方法、およびプログラム、ならびに基準モデルを作成する装置、方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】モデルを利用した位置合わせにおいて、人間の関与を極力減らし、画像認識に資する部分を効率的にモデル化するための技術を提供する。
【解決手段】位置合わせを行う対象物と同じ種類の基準物に含まれる基準パターンである回路パターン２を撮像した撮像画像１から、特徴点抽出処理により特徴点３ａ〜３ｄなどの複数の特徴点が抽出される。そして、抽出された複数の特徴点それぞれの座標を含むモデル特徴箇所座標群５を含む基準モデルが記憶される。基準モデルは、各特徴点の周辺から切り出した画像を含むモデル特徴箇所画像群４をさらに含んでもよい。対象物を撮像して取得した対象撮像画像から抽出された複数の特徴点それぞれの座標と、基準モデル内のモデル特徴箇所画像群４とを利用して、基準パターンと対象パターンのずれを表すずれ量を算出して対象物に関する位置合わせ処理を行うことが可能である。
【選択図】図１Ａ
【解決手段】位置合わせを行う対象物と同じ種類の基準物に含まれる基準パターンである回路パターン２を撮像した撮像画像１から、特徴点抽出処理により特徴点３ａ〜３ｄなどの複数の特徴点が抽出される。そして、抽出された複数の特徴点それぞれの座標を含むモデル特徴箇所座標群５を含む基準モデルが記憶される。基準モデルは、各特徴点の周辺から切り出した画像を含むモデル特徴箇所画像群４をさらに含んでもよい。対象物を撮像して取得した対象撮像画像から抽出された複数の特徴点それぞれの座標と、基準モデル内のモデル特徴箇所画像群４とを利用して、基準パターンと対象パターンのずれを表すずれ量を算出して対象物に関する位置合わせ処理を行うことが可能である。
【選択図】図１Ａ
Description
本発明は、位置合わせ、および位置合わせに利用可能な基準モデルの作成に関する。
液晶ディスプレイ（ＬＣＤ；Liquid Crystal Display）、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）、ＳＥＤ（Surface-conduction Electron-emitter Display）などのＦＰＤ（Flat Panel Display）基板や、半導体ウェハなどの各種の基板の製造工程では、基板を撮像した撮像画像を使った測定や検査が行われ、そのための測定装置や検査装置が知られている。また、検査の結果発見された欠陥を修正するための欠陥修正装置も知られている。一般的には、欠陥修正装置においても、修正対象の確認などのために基板の撮像が行われる。
これらの測定装置、検査装置、および欠陥修正装置では、対物レンズの光軸を基板上の目的の位置に合わせて撮像を行うために、位置合わせ処理が行われる。
近年はＦＰＤ基板の大型化が著しく、それにともなって各種装置も大型化しているため、装置やＦＰＤ基板の歪みを無視することができなくなってきた。さらに、基板の薄型化にともなって、基板の反りや撓みの影響で撮像画像に生じる歪みも無視することができなくなってきた。また、基板を拡大観察するための光学系を利用して測定、検査、修正などを行う場合には、撮像画像においては歪みの影響が拡大される。以上の様々な理由から、位置合わせ処理の重要性も増している。
近年はＦＰＤ基板の大型化が著しく、それにともなって各種装置も大型化しているため、装置やＦＰＤ基板の歪みを無視することができなくなってきた。さらに、基板の薄型化にともなって、基板の反りや撓みの影響で撮像画像に生じる歪みも無視することができなくなってきた。また、基板を拡大観察するための光学系を利用して測定、検査、修正などを行う場合には、撮像画像においては歪みの影響が拡大される。以上の様々な理由から、位置合わせ処理の重要性も増している。
一般に、位置合わせのためには、まず機械的な方法で「プレアライメント」と呼ばれる粗い位置合わせが行われ、その後、基板を拡大観察して撮像した撮像画像に基づいて、「ファインアライメント」と呼ばれる精密な位置合わせが行われる。徐々に精度を上げながら２段階以上のファインアライメントを行う場合もある。
以下では、ＬＣＤ用のガラス基板上に形成された回路パターンの線幅を測定する線幅測定装置を例として、ファインアライメントにおける問題点について説明する。
線幅測定装置は、露光不良等の検出を目的として、ガラス基板上の指定された位置の線幅を測定する装置である。線幅測定装置は、測定対象とする回路パターンがあるガラス基板上の目的位置を撮像すべく、対物レンズを含む撮像光学系をガラス基板に対して相対的に移動させ、ガラス基板を撮像し、撮像画像に写った測定対象の回路パターンの線幅を測定する。
線幅測定装置は、露光不良等の検出を目的として、ガラス基板上の指定された位置の線幅を測定する装置である。線幅測定装置は、測定対象とする回路パターンがあるガラス基板上の目的位置を撮像すべく、対物レンズを含む撮像光学系をガラス基板に対して相対的に移動させ、ガラス基板を撮像し、撮像画像に写った測定対象の回路パターンの線幅を測定する。
測定対象の回路パターンがあるガラス基板上の目的位置は、例えばガラス基板を基準とした座標系の座標で指定される。線幅測定装置は、線幅測定装置およびガラス基板の仕様に基づいて、指定された目的位置の座標から、撮像光学系とガラス基板との間の相対移動の量を算出することができる。しかし、ここで算出される相対移動の量は仮の量である。
なぜなら、仮に算出された相対移動の量自体を用いて相対移動を行うと、実際には下記のような様々な要因から、目的位置が対物レンズの光軸上に位置せず、したがって、目的位置が撮像画像の中心に写らないためである。
・線幅測定装置においてガラス基板を置くべき理想的な位置および方向と、ガラス基板が実際に置かれた位置および方向との差
・線幅測定装置の歪み
・ガラス基板の反り、撓み、および歪み
そこで、仮に算出された相対移動の量を補正する必要がある。よって、測定対象のガラス基板が搬入されると、線幅測定装置は、実際の測定に先立って、ガラス基板上の既知の位置にあるアライメントマークを利用して、仮に算出した相対移動の量を補正するためのパラメータの値を算出する。例えば、アフィン変換による補正を行う場合、補正用のパラメータは、変換行列の各成分である。
・線幅測定装置の歪み
・ガラス基板の反り、撓み、および歪み
そこで、仮に算出された相対移動の量を補正する必要がある。よって、測定対象のガラス基板が搬入されると、線幅測定装置は、実際の測定に先立って、ガラス基板上の既知の位置にあるアライメントマークを利用して、仮に算出した相対移動の量を補正するためのパラメータの値を算出する。例えば、アフィン変換による補正を行う場合、補正用のパラメータは、変換行列の各成分である。
ところが、補正をしたうえで線幅測定装置が撮像光学系とガラス基板との相対移動を行ったとしても、測定対象の回路パターンが撮像画像の中心からわずかにずれていることがある。そこで、線幅測定装置は画像処理により、撮像画像のどこに測定対象の回路パターンが写っているかを認識する。撮像画像内における測定対象の場所を認識するために広く採用されている方法は、次のようなものである。
まず、測定対象の回路パターンとともに撮像画像に写ると期待される程度に測定対象の回路パターンの近くにあって、しかも特異なパターンを有する部分が、モデルとして予め線幅測定装置に登録される。特異なパターンとは、出現頻度が低く、類似したパターンがほとんどないパターンである。また、モデルと測定対象の回路パターンとの相対的な位置関係も線幅測定装置に登録される。
すると、測定時に線幅測定装置は、モデルとして登録された特異なパターンが写っている撮像画像内の座標を画像処理により認識する。そして、線幅測定装置は、登録された相対的な位置関係と認識した座標とから、測定対象の回路パターンの撮像画像における座標を算出し、算出した座標における回路パターンの線幅を測定する。
以上のような方法においては、いかにしてモデルとして適切な特異なパターンを選択するかという点が重要である。
また、上述の補正用のパラメータの値を決定するために利用するアライメントマークに関しても、アライメントマークの一部をモデルとして登録し、撮像画像内におけるアライメントマークの場所を同様の方法によって認識する方法が、測定装置、検査装置、欠陥修正装置などの各種装置に適用される場合がある。つまり、モデルの作成と利用に関わる種々の問題は、線幅測定装置に限らず、位置合わせ処理を行う様々な装置にも関係がある。
また、上述の補正用のパラメータの値を決定するために利用するアライメントマークに関しても、アライメントマークの一部をモデルとして登録し、撮像画像内におけるアライメントマークの場所を同様の方法によって認識する方法が、測定装置、検査装置、欠陥修正装置などの各種装置に適用される場合がある。つまり、モデルの作成と利用に関わる種々の問題は、線幅測定装置に限らず、位置合わせ処理を行う様々な装置にも関係がある。
モデルとすべき部分を手動カーソルにより作業者が画像内で指定することで、モデルの設定および登録を行う方法も開示されているが（例えば、特許文献１を参照。）、作業者の熟練度が低いと不適切な部分がモデルとして登録されるおそれがある。例えば、近傍に類似パターンが存在するようなパターンはモデルとして不適切だが、非熟練者は近傍の類似パターンを見落とすかもしれない。また、モデルとして登録すべき範囲の大きさを適切に判断するのにも熟練が必要である。
そこで、適切なモデルを自動的に選択して登録する方法が望まれる。ウィンドウを用いて画像内を走査し、ウィンドウ内の濃度和や特徴量を利用して、画像内からモデルに適した部分を選択する方法（例えば、特許文献２および３を参照。）が開示されているので、そのような方法を利用することも可能である。
特開平６−２２９７２０号公報
特開平８−１１５４２３号公報
特開平９−１２８５４３号公報
しかしながら、適切なモデルを自動的に選択して登録する公知の方法には改善の余地がある。
例えば、基板の個々の種類によって、走査に用いるウィンドウの適切なサイズは異なるが、ウィンドウサイズを自動的かつ適切に決定する方法は開示されていない。
例えば、基板の個々の種類によって、走査に用いるウィンドウの適切なサイズは異なるが、ウィンドウサイズを自動的かつ適切に決定する方法は開示されていない。
モデルとして登録される範囲がある程度大きければ、測定時の撮像画像にずれが生じていても、少なくともモデルの一部に該当する部分が撮像画像に含まれると期待される。しかし、もしウィンドウが小さすぎれば、モデルに該当する部分が測定時の撮像画像の範囲外に位置し、再撮像が必要になる場合がある。
逆に、ウィンドウが大きすぎれば、モデルに適した特異なパターンはウィンドウサイズの領域のごく一部を占めるのみとなる。すると、モデルとして登録されたパターンが写っている撮像画像内の座標を線幅測定装置などの装置が認識する処理において、認識に資するところの少ない部分を表す多量のデータを処理する必要が生じ、無駄な時間がかかってしまう。
そこで本発明は、モデルを利用した位置合わせにおいて、人間の関与を極力減らすとともに、画像認識に資する部分を効率的にモデルとして利用するための技術を提供することを目的とする。
本発明の第１の態様によれば、対象物に関する位置合わせを行う位置合わせ装置が提供される。該位置合わせ装置は、基準モデル格納手段、撮像手段、特徴点抽出手段、ずれ量算出手段、および位置合わせ手段を備える。
前記基準モデル格納手段は、前記対象物と同じ種類の基準物に含まれる基準パターンを撮像した基準撮像画像から特徴点抽出処理により抽出された、複数の基準特徴点それぞれの座標である複数の基準特徴箇所座標を含む基準モデルを格納する。
前記撮像手段は、前記対象物に含まれ前記基準物における前記基準パターンに対応する対象パターンを撮像し、対象撮像画像を取得する。
前記特徴点抽出手段は、前記撮像手段が取得した前記対象撮像画像から、特徴点抽出処理により複数の対象特徴点を抽出し、前記複数の対象特徴点それぞれの座標である複数の対象特徴箇所座標を取得する。
前記特徴点抽出手段は、前記撮像手段が取得した前記対象撮像画像から、特徴点抽出処理により複数の対象特徴点を抽出し、前記複数の対象特徴点それぞれの座標である複数の対象特徴箇所座標を取得する。
前記ずれ量算出手段は、前記基準モデル格納手段が格納する前記基準モデル内の前記複数の基準特徴箇所座標と前記特徴点抽出手段が取得した前記複数の対象特徴箇所座標とに基づき、前記基準パターンと前記対象パターンのずれを表すずれ量を算出する。
前記位置合わせ手段は、前記ずれ量算出手段が算出した前記ずれ量に基づいて前記対象物に関する位置合わせ処理を行う。
本発明の第２の態様によれば、前記位置合わせ装置として機能するコンピュータが実行する方法、および、該コンピュータに該方法を実行させるプログラムが提供される。
本発明の第２の態様によれば、前記位置合わせ装置として機能するコンピュータが実行する方法、および、該コンピュータに該方法を実行させるプログラムが提供される。
本発明の第３の態様によれば、例えば上記位置合わせ装置において利用可能な基準モデルを作成する基準モデル作成装置が提供される。前記基準モデル作成装置は、対象を表現する基準モデルを作成する装置であって、撮像手段、特徴点抽出手段、および基準モデル作成手段を備える。
前記撮像手段は、前記対象を撮像した撮像画像を取得する。
前記特徴点抽出手段は、前記撮像手段が取得した前記撮像画像から複数の特徴点を抽出し、前記複数の特徴点それぞれの座標である複数の基準特徴箇所座標を取得する。
前記特徴点抽出手段は、前記撮像手段が取得した前記撮像画像から複数の特徴点を抽出し、前記複数の特徴点それぞれの座標である複数の基準特徴箇所座標を取得する。
前記基準モデル作成手段は、前記特徴点抽出手段が取得した前記複数の基準特徴箇所座標を含むモデルを、前記基準モデルとして作成する。
本発明の第４の態様によれば、前記基準モデル作成装置として機能するコンピュータが実行する方法、および、該コンピュータに該方法を実行させるプログラムが提供される。
本発明の第４の態様によれば、前記基準モデル作成装置として機能するコンピュータが実行する方法、および、該コンピュータに該方法を実行させるプログラムが提供される。
上記基準モデルは、画像から抽出された複数の特徴点の座標を含む。特徴点は画像認識に資する部分である。すなわち、上記基準モデルは、画像認識に資する部分を効率的に利用したモデルである。したがって、上記基準モデルを用いた位置合わせ処理も、効率的に行うことができる。
また、上記基準モデルは、ウィンドウを利用せず、かつ自動的に作成することができる。すなわち、上記基準モデルは、ウィンドウサイズをいかに適切に決定するかという問題とも、作業者の熟練度とも無関係に作成することが可能である。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。説明は次の順序で行う。
まず、図１Ａ〜図２を参照して第１実施形態について説明し、次に図３を参照して第２実施形態について説明する。第１実施形態と第２実施形態は、基準モデルの作成に特徴点抽出を利用する点で共通だが、上記基準モデルに含まれるデータ、および、基準モデルを用いた位置合わせの具体的な方法において異なっている。
まず、図１Ａ〜図２を参照して第１実施形態について説明し、次に図３を参照して第２実施形態について説明する。第１実施形態と第２実施形態は、基準モデルの作成に特徴点抽出を利用する点で共通だが、上記基準モデルに含まれるデータ、および、基準モデルを用いた位置合わせの具体的な方法において異なっている。
その後、図３から図１９を参照して第３実施形態について説明する。第３実施形態は、第１実施形態を線幅測定装置に応用した実施形態である。
なお、以下ではＦＰＤ用のガラス基板を単に「基板」と呼び、基板に対する測定、検査、および修正のための位置合わせを例として説明する。しかし、下記の実施形態は、半導体ウェハなど任意の種類の基板に対して適用可能である。
なお、以下ではＦＰＤ用のガラス基板を単に「基板」と呼び、基板に対する測定、検査、および修正のための位置合わせを例として説明する。しかし、下記の実施形態は、半導体ウェハなど任意の種類の基板に対して適用可能である。
また、物理的存在である基板上の位置、すなわち実空間上での位置と、基板を撮像した画像上での位置とを明確に区別するため、以下では、基板上の位置を「ポジション」と呼び、画像上の位置を「座標」と呼ぶ。基板の表面上の「ポジション」も、例えば、基板の中心を原点とし、基板を基準とする２次元座標系を用いて表すことができるが、以下では特に断らない限り、「座標」という用語は画像上の座標を表すのに用いる。
画像上の「座標」は、例えば、画像の左上端を原点とし、画像の水平方向を左から右へ向かうｘ軸と、垂直方向を上から下へ向かうｙ軸とを座標軸とする、２次元座標系を用いて表される。
図１Ａは、第１実施形態における基準モデルの作成について説明する図である。以下、第１実施形態に関して、図１Ａと図１Ｂを参照して基準モデルの作成と利用の方法を先に説明し、その方法を実現する装置の構成については、図２とともに後述する。
基準モデルは、基板の特定のポジションに対して作成される。基準モデルは、その特定のポジションに対する検査、計測、または修正などの各種処理のために行う位置合わせにおいて利用される。つまり、基準モデルは、検査などの対象である基板上の特定のポジションを表現しており、特定のポジションが画像上のどの座標に位置するかを特定するのに必要な情報を含んでいる。
例えば、図１Ａの撮像画像１は、線幅ｗを計測する対象の回路パターン２を含む。線幅ｗを計測するポジションが上記の「特定のポジション」である。
基板を撮像して得られた撮像画像１に対して、特徴点抽出処理が行われ、図１Ａに小さな黒丸で示したように、特徴点３ａ〜３ｄなどの複数の特徴点が抽出される。各特徴点には「Ｒ１」、「Ｒ２」などの特徴箇所ＩＤ（identifier）が割り当てられ、撮像画像１内での各特徴点の座標が取得され、特徴箇所ＩＤと座標の組がモデル特徴箇所座標群５として記憶される。図１Ａの例では１２個の特徴点が抽出されているので、モデル特徴箇所座標群５においてｎ＝１２である。
基板を撮像して得られた撮像画像１に対して、特徴点抽出処理が行われ、図１Ａに小さな黒丸で示したように、特徴点３ａ〜３ｄなどの複数の特徴点が抽出される。各特徴点には「Ｒ１」、「Ｒ２」などの特徴箇所ＩＤ（identifier）が割り当てられ、撮像画像１内での各特徴点の座標が取得され、特徴箇所ＩＤと座標の組がモデル特徴箇所座標群５として記憶される。図１Ａの例では１２個の特徴点が抽出されているので、モデル特徴箇所座標群５においてｎ＝１２である。
また、抽出された各特徴点の周辺の小領域の画像が、それぞれモデル特徴箇所画像として取得される。第１実施形態では、特徴点を中心とする所定の大きさの矩形の小領域がモデル特徴箇所画像として取得される。なお、「特徴箇所ＩＤ」や「モデル特徴箇所画像」における「特徴箇所」という用語は、「特徴点の近傍の小領域」、または、「小領域を代表して表す点としての特徴点」という意味である。
例えば、特徴点３ａを中心とする特徴点３ａの近傍の正方形の小領域が、撮像画像１から切り出され、モデル特徴箇所画像４ａとして取得される。図１Ａの例では、モデル特徴箇所画像４ａを含めた１２個のモデル特徴箇所画像が取得され、これら１２個のモデル特徴箇所画像からなる群がモデル特徴箇所画像群４として表されている。
モデル特徴箇所画像の上記の「所定の大きさ」は、実施形態に応じて適宜定めることができるが、撮像画像１の大きさに比べて、非常に小さくてよい。例えば、特徴点としてコーナーが抽出される場合、コーナーを形成する二つのエッジの大体の方向が判別可能な程度の、少ない画素数の小領域を、モデル特徴箇所画像として利用することができる。図１Ａの例では、各モデル特徴箇所画像内のＬ字状の部分の方向によって、コーナーを形成する二つのエッジの方向が判別可能なことがわかる。
また、モデル特徴箇所画像の範囲は、特徴点の座標を基準にして予め相対的に決められてさえいればよい。実施形態によっては、特徴点がモデル特徴箇所画像の中心にならなくてもよく、モデル特徴箇所画像が正方形の領域ではなく、長方形、円形、またはその他の任意の形状の領域であってもよい。
こうして各特徴点に対応して複数のモデル特徴箇所画像が取得されると、各特徴点について、特徴点の座標とモデル特徴箇所画像とが１対１に対応付けられる。基準モデルは、このようにして対応付けられた座標とモデル特徴箇所画像との対を複数含む。
換言すれば、基準モデルは、モデル特徴箇所画像群４とモデル特徴箇所座標群５とを含む。そして、モデル特徴箇所画像群４に含まれる各モデル特徴箇所画像は、モデル特徴箇所座標群５に含まれるいずれか一つの座標と、例えば特徴箇所ＩＤを介して対応付けられている。
また、基準モデルは、線幅ｗを測定すべきポジションを表す、図１Ａの撮像画像１における座標の情報を含む。例えば、線幅ｗを測定すべきポジションを表す座標として、エッジ２ａが右向きの矢印と接する座標が基準モデルに含まれてもよい。
以上例示されるように、基準モデルは、撮像画像１の全体に基づいて作成されるので、ウィンドウの大きさと位置をいかにして決定するべきかという問題は生じない。
また、基準モデルが含む画像は、画像認識に資する部分である特徴点の近傍の小領域のみである。例えば、ほとんど変化のない背景に関する情報は、基準モデルには含まれない。つまり、第１実施形態の基準モデルにおいては、少ないデータ量で効率よく画像認識に資する部分がモデル化されている。したがって、次に図１Ｂを参照して説明する、基準モデルを利用した処理の効率も優れている。
また、基準モデルが含む画像は、画像認識に資する部分である特徴点の近傍の小領域のみである。例えば、ほとんど変化のない背景に関する情報は、基準モデルには含まれない。つまり、第１実施形態の基準モデルにおいては、少ないデータ量で効率よく画像認識に資する部分がモデル化されている。したがって、次に図１Ｂを参照して説明する、基準モデルを利用した処理の効率も優れている。
図１Ｂは、第１実施形態における基準モデルを用いた位置合わせについて説明する図である。
例えば、品質管理などを目的として、同じ品種の複数の基板について同じ特定のポジションの検査または計測を行いたい、という要求がある。そこで、その品種のある１枚の基板を使って上記のようにして基準モデルが作成され、作成された基準モデルを用いた検査または計測が同じ品種の他の基板に対して行われる。以下では、検査のために基板の特定のポジションの回路パターンの線幅ｗを測定する場合を例に説明する。
例えば、品質管理などを目的として、同じ品種の複数の基板について同じ特定のポジションの検査または計測を行いたい、という要求がある。そこで、その品種のある１枚の基板を使って上記のようにして基準モデルが作成され、作成された基準モデルを用いた検査または計測が同じ品種の他の基板に対して行われる。以下では、検査のために基板の特定のポジションの回路パターンの線幅ｗを測定する場合を例に説明する。
線幅ｗを測定する際には、線幅測定装置に基板の置かれる位置や方向の微細なずれなどが原因で、個々の基板ごとに、同じ特定のポジションが画像上の異なる座標に写ってしまうことがある。一般には、アライメントマークを用いた補正などが撮像の前に行われるが、完全に補正しきれるとは限らない。
例えば、ある基板に対しては、線幅ｗを測定するために図１Ｂの撮像画像１１が取得される。基準モデルの作成に用いられた図１Ａの撮像画像１と比較すると、撮像画像１１では視野が左にずれている。
視野のずれの分、線幅を測定しようとする特定のポジションに対応する、撮像画像１内での座標と撮像画像１１内での座標は、異なっている。そこで、線幅を計測しようとする特定のポジションの撮像画像１１内の座標を特定する位置合わせ処理が必要である。基準モデルは位置合わせ処理に利用される。
具体的には、撮像画像１１に対する特徴点抽出処理が行われ、特徴点１３ａなどの複数の特徴点が抽出される。各特徴点には、「Ｓ１」などの特徴箇所ＩＤが割り当てられ、撮像画像１１内での各特徴点の座標が、特徴箇所ＩＤと対応付けられて、検査時の特徴箇所座標群１５として記憶される。図１Ｂの例では、８個の特徴点が抽出されているので、検査時の特徴箇所座標群１５においてｍ＝８である。
続いて、抽出された特徴点のうちの任意の一つが注目特徴箇所として選択される。例えば、図１Ｂの例では特徴点１３ａが選択される。そして、図１Ａのモデル特徴箇所画像４ａなどと同じ大きさの、撮像画像１１における特徴点１３ａの近傍の小領域が、特徴箇所画像１４ａとして切り出される。特徴箇所画像１４ａは、図１Ａの処理で得られたモデル特徴箇所画像群４内の各モデル特徴箇所画像と比較される。
図１Ｂの例では、特徴箇所画像１４ａは、右上隅が白く、残りのＬ字型の部分には回路パターン１２が灰色に写っている。したがって、モデル特徴箇所画像群４に含まれる１２個のモデル特徴箇所画像のうち、モデル特徴箇所画像４ｃと４ｄのみが、特徴箇所画像１４ａと類似のパターンを有している。ここで、モデル特徴箇所画像４ｃと４ｄは、それぞれ撮像画像１内の特徴点３ｃと３ｄの近傍から切り出された画像である。
そこで、「特徴点１３ａは特徴点３ｃに対応する」という第１の仮説と、「特徴点１３ａは特徴点３ｄに対応する」という第２の仮説が立てられ、二つの仮説が評価される。二つの仮説は、換言すれば「特徴箇所画像１４ａはモデル特徴箇所画像４ｃに対応する」という仮説と、「特徴箇所画像１４ａはモデル特徴箇所画像４ｄに対応する」という仮説である。
図１Ｂでは、モデル特徴箇所画像群４内の各モデル特徴箇所画像に対応する小領域を表す正方形を、撮像画像１１に重ねることで、二つの仮説をそれぞれ分かりやすく示してある。
第１の仮説は、第１の仮説のもとでの撮像画像１１と基準モデルとの全体的な類似度（以下、「全体類似度」という。）により評価される。評価は具体的には次のように行われる。
まず、モデル特徴箇所画像群４に含まれる各モデル特徴箇所画像に対応する撮像画像１１内の小領域の座標が、モデル特徴箇所座標群５と検査時の特徴箇所座標群１５とから、次のようにして算出される。
注目特徴箇所として選択された特徴点１３ａの撮像画像１１内での座標を（ｘｆｃｓ，ｙｆｃｓ）とし、第１の仮説において特徴点１３ａに対応する特徴点３ｃの撮像画像１内での座標を（ｘｈｙｐ１，ｙｈｙｐ１）とする。また、モデル特徴箇所座標群５において（ｘｏｒｉｇ，ｙｏｒｉｇ）なる座標で表される特徴点に対応する、撮像画像１１内の座標を（ｘｃｍｐ１，ｙｃｍｐ１）とする。すると、座標（ｘｃｍｐ１，ｙｃｍｐ１）は、下記の式（１）と（２）により算出可能である。
ｘｃｍｐ１＝ｘｏｒｉｇ＋（ｘｆｃｓ−ｘｈｙｐ１） （１）
ｙｃｍｐ１＝ｙｏｒｉｇ＋（ｙｆｃｓ−ｙｈｙｐ１） （２）
また、上記のとおり、第１実施形態では、モデル特徴箇所画像群４の各モデル特徴箇所画像は、各特徴点を中心とする所定の大きさの矩形である。したがって、各モデル特徴箇所画像について、第１の仮説のもとで撮像画像１１において対応する小領域の範囲は、算出された座標（ｘｃｍｐ１，ｙｃｍｐ１）から一意に定まる。
ｙｃｍｐ１＝ｙｏｒｉｇ＋（ｙｆｃｓ−ｙｈｙｐ１） （２）
また、上記のとおり、第１実施形態では、モデル特徴箇所画像群４の各モデル特徴箇所画像は、各特徴点を中心とする所定の大きさの矩形である。したがって、各モデル特徴箇所画像について、第１の仮説のもとで撮像画像１１において対応する小領域の範囲は、算出された座標（ｘｃｍｐ１，ｙｃｍｐ１）から一意に定まる。
こうして、モデル特徴箇所画像群４に含まれる１２個のモデル特徴箇所画像についてそれぞれ、撮像画像１１内の対応する小領域が算出され、算出された小領域とモデル特徴箇所画像との類似度（以下、「部分類似度」という。）が算出される。部分類似度は、小領域同士の類似度なので、少ない計算量で算出可能である。部分類似度は、小領域内の各画素の輝度の差の絶対値の和でもよく、その他の任意のアルゴリズムにより算出される値でもよい。
なお、図１Ｂに示すように、第１の仮説では、モデル特徴箇所画像４ｄに対応する座標は、撮像画像１１の視野の外部である。この場合、モデル特徴箇所画像４ｄに対応する小領域の画像を撮像画像１１から取得することはできない。したがって、モデル特徴箇所画像４ｄに対応する部分類似度として、例えば、例外処理用に予め決められた値が割り当てられてもよく、その他の適切な例外処理を行ってもよい。
こうして算出された複数の部分類似度に基づいて、撮像画像１１と基準モデルとの間の全体類似度が算出される。例えば、全体類似度は、算出された複数の部分類似度の和であってもよい。また、全体類似度は、モデル特徴箇所画像群４に含まれるモデル特徴箇所画像のうち、対応する小領域が撮像画像１１の視野の外になってしまうものの数などに応じて正規化された値でもよい。
以上のようにして、第１の仮説を評価するための全体類似度が算出される。同様に、第２の仮説に対しても全体類似度が算出される。図１Ｂからも明らかなとおり、第１の仮説の方が第２の仮説よりも全体類似度が高い。したがって、第１の仮説が採用される。
こうして採用すべき仮説が決定されると、基準モデルの作成に用いられた撮像画像１と、測定のために撮像された撮像画像１１との間のずれを表すずれ量が算出される。図１Ｂの例では、第１の仮説が採用されたので、ｘ方向とｙ方向のずれ量は、それぞれ式（３）と（４）で表される。
ｘｄｓｐｌ＝ｘｆｃｓ−ｘｈｙｐ１ （３）
ｙｄｓｐｌ＝ｙｆｃｓ−ｙｈｙｐ１ （４）
ここで、線幅ｗを測定すべきポジションに対応する、図１Ａの撮像画像１における座標（ｘｍｅｓ，ｙｍｅｓ）は基準モデルに含まれる。よって、基準モデルに含まれる座標（ｘｍｅｓ，ｙｍｅｓ）に、式（３）と（４）のずれ量を足して補正することで、撮像画像１１内で線幅ｗを測定すべき座標が算出され、線幅ｗが測定される。以上のようなずれ量を用いた座標の補正が、第１実施形態における位置合わせ処理である。
ｙｄｓｐｌ＝ｙｆｃｓ−ｙｈｙｐ１ （４）
ここで、線幅ｗを測定すべきポジションに対応する、図１Ａの撮像画像１における座標（ｘｍｅｓ，ｙｍｅｓ）は基準モデルに含まれる。よって、基準モデルに含まれる座標（ｘｍｅｓ，ｙｍｅｓ）に、式（３）と（４）のずれ量を足して補正することで、撮像画像１１内で線幅ｗを測定すべき座標が算出され、線幅ｗが測定される。以上のようなずれ量を用いた座標の補正が、第１実施形態における位置合わせ処理である。
以上、第１実施形態における処理の流れを説明したので、続いて、処理を実行する装置の構成について図２を参照して説明する。
図２は、第１実施形態における基準モデル作成装置および位置合わせ装置の例を示す機能ブロック構成図である。第１実施形態において、基準モデル作成装置３０と位置合わせ装置４０は別個の装置であってもよく、位置合わせ装置６０が基準モデル作成装置５０を内蔵してもよい。
図２は、第１実施形態における基準モデル作成装置および位置合わせ装置の例を示す機能ブロック構成図である。第１実施形態において、基準モデル作成装置３０と位置合わせ装置４０は別個の装置であってもよく、位置合わせ装置６０が基準モデル作成装置５０を内蔵してもよい。
基準モデル作成装置３０と位置合わせ装置４０が別個の装置である場合、基準モデル作成装置３０は、撮像部３１と特徴点抽出部３２と基準モデル作成部３３とを備え、位置合わせ装置４０は、基準モデル格納部４１と撮像部４２と特徴点抽出部４３とずれ量算出部４４と位置合わせ部４５とを備える。
基準モデル作成装置３０は、基板上の検査対象、測定対象、またはアライメントマークなどの、所定の対象を表現するための基準モデルを作成する装置である。
撮像部３１は、予め決められた対象を撮像した撮像画像を取得する。図１Ａには、撮像部３１により取得された撮像画像の例として、撮像画像１が示されている。
撮像部３１は、予め決められた対象を撮像した撮像画像を取得する。図１Ａには、撮像部３１により取得された撮像画像の例として、撮像画像１が示されている。
撮像部３１は、対象を撮像するためのＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラまたはＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）カメラなどを含んでもよい。
あるいは、基準モデル作成装置３０は、直接的または間接的にカメラと接続された汎用的なコンピュータによって実現することもできる。この場合、撮像部３１は、コンピュータに接続されたカメラから画像を取り込むための画像キャプチャボードなどのインターフェイスによって実現されてもよい。
あるいは、基準モデル作成装置３０は、直接的または間接的にカメラと接続された汎用的なコンピュータによって実現することもできる。この場合、撮像部３１は、コンピュータに接続されたカメラから画像を取り込むための画像キャプチャボードなどのインターフェイスによって実現されてもよい。
特徴点抽出部３２は、撮像部３１が取得した撮像画像から複数の特徴点を抽出する。図１Ａの例では、特徴点３ａなどの１２個の特徴点が抽出されている。また、特徴点抽出部３２は、抽出した特徴点それぞれの座標を取得する。取得した結果、図１Ａのモデル特徴箇所座標群５が得られる。
基準モデル作成部３３は、各特徴点の座標を含むモデルを、基準モデルとして作成する。第１実施形態の基準モデルは、図１Ａに例示したように、各特徴点の座標からなるモデル特徴箇所座標群５だけでなく、モデル特徴箇所画像群４も含む。つまり、第１実施形態において基準モデル作成部３３は、撮像画像１から各特徴点の近傍の小領域を切り出し、複数のモデル特徴箇所画像を含むモデル特徴箇所画像群４を取得する。上記のとおり、各小領域は、各特徴点の座標のそれぞれを基準にして、予め決められた相対的な範囲である。
基準モデル作成部３３が作成した基準モデルは、位置合わせ装置４０の基準モデル格納部４１に格納される。基準モデル作成装置３０と位置合わせ装置４０は、直接接続されていてもよく、ネットワークを介して接続されていてもよい。あるいは、基準モデル作成装置３０と位置合わせ装置４０が接続されていなくても、可搬型のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を介して、基準モデルを基準モデル作成部３３から基準モデル格納部４１へと受け渡すこともできる。
位置合わせ装置４０は、例えば基板などの対象物に対して、測定、検査、または修正などの処理を行うために、対象物に関する位置合わせを行う装置である。基準モデル格納部４１に格納される基準モデルは、対象物と同じ種類の基準物に含まれる特定の対象である基準パターンから、上記のようにして作成されたものである。
例えば、対象物と基準物は、同じ品種のＦＰＤ用のガラス基板である。そして、基準パターンは、基準モデル作成装置３０が基準モデルを作成するときの対象となった、基準物の特定のポジションにある回路パターンである。基準パターンの一例は図１Ａの回路パターン２である。
対象物と基準物は同じ種類なので、対象物は、基準物における基準パターンに対応する対象パターンを含む。対象パターンの一例は図１Ｂの回路パターン１２である。
そこで、撮像部４２は対象パターンを撮像して撮像画像を取得する。撮像部４２が撮像した撮像画像の一例は図１Ｂの撮像画像１１である。撮像部４２は、例えば、ＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラを備える。撮像画像の種類を明示的に区別するため、以下では撮像部３１が撮像した撮像画像を「基準撮像画像」といい、撮像部４２が撮像した撮像画像を「対象撮像画像」ともいう。
そこで、撮像部４２は対象パターンを撮像して撮像画像を取得する。撮像部４２が撮像した撮像画像の一例は図１Ｂの撮像画像１１である。撮像部４２は、例えば、ＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラを備える。撮像画像の種類を明示的に区別するため、以下では撮像部３１が撮像した撮像画像を「基準撮像画像」といい、撮像部４２が撮像した撮像画像を「対象撮像画像」ともいう。
また、位置合わせ装置４０は、直接的または間接的にカメラと接続された汎用的なコンピュータによって実現することもできる。この場合、撮像部４２は、コンピュータに接続されたカメラから画像を取り込むための画像キャプチャボードなどのインターフェイスによって実現されてもよい。
特徴点抽出部４３は、撮像部４２が取得した対象撮像画像から複数の特徴点を抽出する。図１Ｂの例では、特徴点１３ａを含む８個の特徴点が抽出されている。また、特徴点抽出部４３は、抽出した特徴点それぞれの座標を取得する。取得した結果、図１Ｂに示した検査時の特徴箇所座標群１５が得られる。
さらに、第１実施形態において、特徴点抽出部４３は、撮像画像１１から各特徴点の近傍の小領域を切り出してそれぞれの特徴点に対応する特徴箇所画像を取得する。すなわち、第１実施形態において特徴点抽出部４３は、撮像画像１１における各特徴点の座標を基準にして、予め決められた相対的な範囲を、特徴箇所画像として撮像画像１１から切り出して取得する。
ここで、予め決められた相対的な範囲とは、モデル特徴箇所画像４ａ〜４ｄを撮像画像１から切り出すため、各特徴点３ａ〜３ｄの座標を基準にして予め決められた相対的な範囲と同じである。例えば、図１Ｂの特徴点１３ａの座標を基準にした特徴箇所画像１４ａの相対的な範囲は、図１Ａの特徴点３ａの座標を基準にしたモデル特徴箇所画像４ａの相対的な範囲と同じである。
なお、以下では明示的な区別のために、基準撮像画像から抽出された特徴点を「基準特徴点」といい、対象撮像画像から抽出された特徴点を「対象特徴点」ということがある。また、それぞれの座標を「基準特徴箇所座標」、「対象特徴箇所座標」といい、それぞれの近傍の小領域を切り出した画像を「基準特徴箇所画像」、「対象特徴箇所画像」という場合がある。
例えば、図１Ａのモデル特徴箇所座標群５に含まれる各座標は、基準特徴箇所座標の例であり、図１Ｂの検査時の特徴箇所座標群１５に含まれる各座標は、対象特徴箇所座標の例である。また、図１Ａのモデル特徴箇所画像４ａは基準特徴箇所画像の例であり、図１Ｂの特徴箇所画像１４ａは対象特徴箇所画像の例である。
よって、第１実施形態における基準モデル作成部３３の動作は、次のように概観することもできる。すなわち、基準モデル作成部３３は、複数の基準特徴箇所座標のそれぞれを基準にして、予め決められた相対的な範囲を、複数の基準特徴箇所画像としてそれぞれ撮像画像１から切り出す。そして、基準モデル作成部３３は、複数の基準特徴箇所画像と複数の特徴箇所座標とをそれぞれ対応付けて、基準モデルに含める。
ずれ量算出部４４は、基準モデル格納部４１が格納する基準モデル内のモデル特徴箇所座標群５と、特徴点抽出部４３が取得した検査時の特徴箇所座標群１５とに基づき、基準パターンと対象パターンのずれを表すずれ量を算出する。すなわち、ずれ量算出部４４は、複数の基準特徴箇所座標と複数の対象特徴箇所座標とに基づき、ずれ量を算出する。
例えば、図１Ａおよび図１Ｂの例では、撮像画像１１の視野は撮像画像１の視野よりも左にずれている。ずれ量算出部４４は、このようなずれを表すずれ量を算出する。
すなわち、ずれ量算出部４４は、図１Ｂに関して説明したように複数の仮説を立て、各仮説を評価し、評価の結果に基づいて適切な仮説を採用し、採用した仮説におけるずれ量を算出する。また、ずれ量算出部４４は、複数の基準特徴箇所画像と複数の対象特徴箇所画像とに基づいて、ずれ量を算出している。
すなわち、ずれ量算出部４４は、図１Ｂに関して説明したように複数の仮説を立て、各仮説を評価し、評価の結果に基づいて適切な仮説を採用し、採用した仮説におけるずれ量を算出する。また、ずれ量算出部４４は、複数の基準特徴箇所画像と複数の対象特徴箇所画像とに基づいて、ずれ量を算出している。
仮説の立案は、ずれ量算出部４４が、複数の対象特徴箇所画像の一つに注目し、注目した対象特徴箇所画像と類似する基準特徴箇所画像を選択することで行われる。すなわち、ずれ量算出部４４は、「注目した対象特徴箇所画像と、選択した基準特徴箇所画像とが、互いに対応する」という仮説を立てる。
仮説の評価のため、ずれ量算出部４４は、上記のようにして立てた仮説のもとで、複数の基準特徴箇所画像のそれぞれについて、当該基準特徴箇所画像と、対象撮像画像において当該基準特徴箇所画像に対応する範囲との類似度（つまり部分類似度）を算出する。そして、ずれ量算出部４４は、算出した複数の部分類似度に基づいて仮説を評価する。
ずれ量算出部４４は、二つ以上の対象特徴箇所画像に注目することにより、または、注目した対象特徴箇所画像に対して二つ以上の基準特徴箇所画像をそれぞれ選択することにより、複数の仮説を立てて評価する。そして、ずれ量算出部４４は、評価の結果に基づいて、複数の仮説の中から一つの仮説を選択し、選択した仮説における基準パターンと対象パターンのずれを表す量を、ずれ量として算出する。
そして、位置合わせ部４５は、ずれ量に基づいて対象物に関する位置合わせ処理を行う。位置合わせ処理は、位置合わせ装置４０の用途に応じて様々である。
例えば、対象物上の対象が中心に写るように、撮像部４２が再び撮像を行うことが求められる場合がある。この場合、位置合わせ部４５が、位置合わせ処理として、ずれ量に基づいて、撮像の対象である対象パターンと、撮像部４２による撮像に用いられる対物レンズの相対的な位置を補正する制御を行ってもよい。
例えば、対象物上の対象が中心に写るように、撮像部４２が再び撮像を行うことが求められる場合がある。この場合、位置合わせ部４５が、位置合わせ処理として、ずれ量に基づいて、撮像の対象である対象パターンと、撮像部４２による撮像に用いられる対物レンズの相対的な位置を補正する制御を行ってもよい。
ここで、上記の対象パターンと対物レンズの相対的な位置とは、以下の意味で用いている。対象物を撮像したとき、撮像した画像の中心が対物レンズの光軸上に位置する。そこで、対物レンズの光軸に垂直な平面上である撮像画面上で２次元的に考えたとき、例えば、対象物である基板と対物レンズの光軸とが交わる位置（つまり画像の中心）を基準とした、対象パターンまでの相対的な位置関係を、上記の「対象パターンと対物レンズの相対的な位置」としている。明らかに、対象パターンと対物レンズの相対的な位置は、対象物と対物レンズの相対的な位置でもある。
あるいは、位置合わせ部４５は、検査や計測の対象として指示された対象物上のポジションから変換されて得られた画像上の座標を補正して新たな座標を算出する処理を、位置合わせ処理として行ってもよい。
また、図２に示すように、位置合わせ装置６０が基準モデル作成装置５０を内蔵していてもよい。位置合わせ装置６０は、基準物から基準モデルを作成する処理と、作成した基準モデルを用いて、対象物を計測、検査、修正などのために位置合わせする処理とを、ともに行うことができる。
基準モデル作成装置５０は、撮像部５１、特徴点抽出部５２、および基準モデル作成装置３０と同様の基準モデル作成部３３を備える。また、位置合わせ装置６０は、基準モデル作成装置５０のほかに、位置合わせ装置４０と同等の基準モデル格納部４１、ずれ量算出部４４、および位置合わせ部４５を備える。
撮像部５１は、撮像部３１と撮像部４２を兼ねた機能を有する。つまり、撮像部５１は、基準撮像画像と対象撮像画像を取得する。
また、特徴点抽出部５２は、特徴点抽出部３２と特徴点抽出部４３を兼ねた機能を有する。つまり、特徴点抽出部５２は、基準特徴点を抽出し、基準特徴箇所座標と基準特徴箇所画像を取得し、対象特徴点を抽出し、対象特徴箇所座標と対象特徴箇所画像を取得する。
また、特徴点抽出部５２は、特徴点抽出部３２と特徴点抽出部４３を兼ねた機能を有する。つまり、特徴点抽出部５２は、基準特徴点を抽出し、基準特徴箇所座標と基準特徴箇所画像を取得し、対象特徴点を抽出し、対象特徴箇所座標と対象特徴箇所画像を取得する。
続いて第２実施形態について図３を参照して説明する。
図３は、第２実施形態における基準モデルの作成と基準モデルを用いた位置合わせについて説明する図である。以下では、第１実施形態との違いを中心にして説明し、第１実施形態との共通点についての説明は適宜省略する。
図３は、第２実施形態における基準モデルの作成と基準モデルを用いた位置合わせについて説明する図である。以下では、第１実施形態との違いを中心にして説明し、第１実施形態との共通点についての説明は適宜省略する。
第２実施形態における基準モデルは、第１実施形態と同様に、抽出された複数の特徴点に対応するモデル特徴箇所座標群５を含む。つまり、第１および第２実施形態のいずれにおいても、基準モデルは、複数の特徴点の分布を表す情報を含んでおり、複数の特徴点の分布の仕方に基づいて位置合わせが行われる。
しかし、第２実施形態では撮像画像１からのモデル特徴箇所画像の切り出しは行われず、基準モデルは図１Ａのようなモデル特徴箇所画像群４を含まない。
つまり、第２実施形態においても、第１実施形態における図２の基準モデル作成装置３０または５０と同様の装置により、基準モデルを作成することができるが、第２実施形態では、基準モデル作成部３３の動作が第１実施形態とは異なる。
つまり、第２実施形態においても、第１実施形態における図２の基準モデル作成装置３０または５０と同様の装置により、基準モデルを作成することができるが、第２実施形態では、基準モデル作成部３３の動作が第１実施形態とは異なる。
また、基準モデルが作成された後の線幅ｗの測定時には、第１実施形態と同様に、撮像画像１１が撮像され、撮像画像１１から特徴点の抽出が行われる。しかし、その後の処理が第１実施形態とは異なる。
すなわち、第２実施形態においても、図２の位置合わせ装置４０または６０と同様の装置により、線幅測定のための位置合わせ処理を行うことができるが、第２実施形態では、ずれ量算出部４４の動作が第１実施形態とは異なる。
ここで、説明の簡単化のために、モデル特徴箇所座標群５にはｎ組の特徴箇所ＩＤと座標の組が含まれ、検査時の特徴箇所座標群１５にはｍ組の特徴箇所ＩＤと座標の組が含まれ、ｎ≧ｍであると仮定する。
検査時の特徴箇所座標群１５におけるｍ個の座標（すなわちｍ個の対象特徴箇所座標）のそれぞれを、モデル特徴箇所座標群５におけるｎ個の座標（すなわちｎ個の基準特徴箇所座標）のいずれかに対応付ける組み合わせ方は、多数存在する。
例えば、図３の組み合わせ２１ａは、モデル特徴箇所座標群５における特徴箇所ＩＤ「Ｒ１」と検査時の特徴箇所座標群１５における特徴箇所ＩＤ「Ｓ１」とを対応付けた組にペアＩＤとして「Ｐ１」を割り当て、特徴箇所ＩＤ「Ｒ２」と特徴箇所ＩＤ「Ｓ２」とを対応付けた組に「Ｐ２」を割り当て、……、特徴箇所ＩＤ「Ｒｎ」と特徴箇所ＩＤ「Ｓｍ」とを対応付けた組に「Ｐｍ」を割り当てる、という組み合わせである。
この一つの組み合わせ２１ａが、第２実施形態における一つの仮説である。第２実施形態において、ある組み合わせにより表される仮説のもとでの、撮像画像１１と基準モデルとの間の全体的な類似の程度を表す全体類似度は、例えば、その組み合わせにおける各組において互いに対応付けられた座標間の距離の総和である。このように定義された全体類似度は、値が小さいほど類似の程度が高い。なお、第２実施形態では、第１実施形態や第３実施形態における全体類似度とは異なる定義が使われている。
例えば、組み合わせ２１ａにより表される仮説のもとでは、次のような計算が行われる。組み合わせ２１ａでは、特徴箇所ＩＤ「Ｒ１」と「Ｓ１」が対応付けられているので、「Ｒ１」に対応する座標（２５０，４００）と「Ｓ１」に対応する座標（４００，４００）の距離が算出される。また、特徴箇所ＩＤ「Ｒ２」と「Ｓ２」が対応付けられているので、座標（３００，４００）と（５００，４００）の距離が算出される。以下同様にして、ｍ個の距離が算出され、ｍ個の距離の総和が、全体類似度として算出される。この全体類似度の定義から、全体類似度の値が小さいほど、高い類似性を示している。
したがって、第２実施形態におけるずれ量算出部４４は、可能なすべての組み合わせについて全体類似度を算出し、最も全体類似度が少ない組み合わせを、撮像画像１と１１との最適なマッチング位置を表す仮説として採用する。そして、ずれ量算出部４４は、採用した仮説を表す組み合わせにおける、回路パターン２と１２のずれを表すずれ量を算出する。
例えば、組み合わせ２１ａが採用された場合、ずれ量算出部４４は、組み合わせ２１ａにおけるｍ組のそれぞれについて、互いに対応付けられた二つの特徴箇所ＩＤにそれぞれ対応する座標のずれ量を算出する。そして、ずれ量算出部４４は、算出したｍ個のずれ量の平均を、組み合わせ２１ａにおけるずれ量として算出してもよい。
あるいは、ずれ量算出部４４は、その他の方法により組み合わせ２１ａにおけるずれ量を算出してもよい。例えば、ずれ量算出部４４は、組み合わせ２１ａにおける特定の１組（例えばペアＩＤ「Ｐ１」の組）に対応するずれ量を、組み合わせ２１ａにおけるずれ量として利用してもよい。
こうしてずれ量が算出された後の、位置合わせ部４５による位置合わせ処理は、第１実施形態と同様である。
なお、上記ではｎ≧ｍであると仮定したが、ｎ＜ｍの場合もありうる。その場合、ずれ量算出部４４は、検査時の特徴箇所座標群１５のｍ個の座標のうち、ｎ個を選んで、上記と同様に複数の組み合わせについて全体類似度を算出する。例えば、ずれ量算出部４４は、ｍ個からｎ個を選ぶ方法のすべてについて、また、選ばれたｎ個に関してすべての可能な組み合わせについて、網羅的に全体類似度を算出してもよい。ずれ量算出部４４は、算出した複数の全体類似度のうちで最適な全体類似度に対応する組み合わせに基づいて、ずれ量を算出する。
なお、上記ではｎ≧ｍであると仮定したが、ｎ＜ｍの場合もありうる。その場合、ずれ量算出部４４は、検査時の特徴箇所座標群１５のｍ個の座標のうち、ｎ個を選んで、上記と同様に複数の組み合わせについて全体類似度を算出する。例えば、ずれ量算出部４４は、ｍ個からｎ個を選ぶ方法のすべてについて、また、選ばれたｎ個に関してすべての可能な組み合わせについて、網羅的に全体類似度を算出してもよい。ずれ量算出部４４は、算出した複数の全体類似度のうちで最適な全体類似度に対応する組み合わせに基づいて、ずれ量を算出する。
また、ｍやｎの値が大きい場合には組み合わせ爆発を起こし、すべての組み合わせについて全体類似度を算出することが困難な場合がある。その場合は、組み合わせ最適化に関する適当なアルゴリズムを用いて、一部の組み合わせについてのみずれ量算出部４４が全体類似度を算出するように、上記第２実施形態を変形してもよい。
すなわち、第２実施形態またはその変形例におけるずれ量算出部４４の動作を概観すれば以下のごとくである。
・複数の対象特徴箇所座標を複数の基準特徴箇所座標に対応付ける複数の組み合わせ方に応じて、全体類似度をそれぞれ算出する。
・複数の対象特徴箇所座標を複数の基準特徴箇所座標に対応付ける複数の組み合わせ方に応じて、全体類似度をそれぞれ算出する。
・全体類似度が何らかの基準を満たす組み合わせ方を選択する。
・選択した組み合わせ方における基準パターンと対象パターンのずれを表す量を、ずれ量として算出する。
・選択した組み合わせ方における基準パターンと対象パターンのずれを表す量を、ずれ量として算出する。
ここで、上記の「基準」とは、例えば、「全体類似度が表す類似の程度が、予め決められた閾値が表す類似の程度以上となる組み合わせ方を、ずれ量算出部４４が選択する」という基準でもよい。例えば、値が小さいほど高い類似性を示す全体類似度の場合、ずれ量算出部４４は、閾値以下の値となる全体類似度が算出された組み合わせ方を選択する。
あるいは、上記のとおり、全体類似度は、可能な組み合わせ方の全部または一部に対してそれぞれ算出されるが、いずれにせよ、ずれ量算出部４４は複数の全体類似度を算出する。よって、上記の「基準」とは、例えば、「複数の全体類似度のうちで、相対的に高い（より好ましくは、最も高い）類似の程度を表す全体類似度が算出された組み合わせ方を、ずれ量算出部４４が選択する」という基準でもよい。
以上、第２実施形態について説明したので、続いて第３実施形態について図４〜図１９を参照して説明する。第３実施形態は、第１実施形態を線幅測定装置に応用した実施形態である。以下では、まず図４を参照して線幅測定装置１００の構成を説明し、図５〜図７を参照して、図８〜図１９に関する説明の前提となる事項を説明してから、処理とデータの詳細について図８〜図１９を参照して説明する。
図４は、第３実施形態における線幅測定装置の構成図である。
第３実施形態における線幅測定装置１００は、各種の処理を行うコンピュータ１０１と、基準モデルを作成するための基準物または測定対象物である基板１０２を保持する測定対象保持部１０３と、基板１０２を観察するための顕微鏡部１０４と、顕微鏡部１０４を介して基板１０２を撮像するための撮像部１０５と、を備える。
第３実施形態における線幅測定装置１００は、各種の処理を行うコンピュータ１０１と、基準モデルを作成するための基準物または測定対象物である基板１０２を保持する測定対象保持部１０３と、基板１０２を観察するための顕微鏡部１０４と、顕微鏡部１０４を介して基板１０２を撮像するための撮像部１０５と、を備える。
なお、コンピュータ１０１を線幅測定装置の外部に設けるよう、第３実施形態を変形することも可能である。すなわち、測定対象保持部１０３と顕微鏡部１０４と撮像部１０５を有する線幅測定装置が、線幅測定装置の制御装置として機能する外部のコンピュータ１０１と直接または間接に接続されていてもよい。
測定対象保持部１０３は、基板１０２を吸着、把持、またはその他の方法で保持し、コンピュータ１０１からの制御に基づいて、顕微鏡部１０４に対する基板１０２の相対位置を移動させる。例えば、顕微鏡部１０４は床に対して固定されており、測定対象保持部１０３は、床面と平行で互いに直交する２本の軸に沿って、基板１０２を任意に移動させることにより、基板１０２の顕微鏡部１０４に対する相対位置を移動させる。
あるいは、測定対象保持部１０３は、床面と平行な第１の軸に沿ってのみ基板１０２を移動させることが可能な構成であってもよい。この場合、床面と平行で第１の軸と垂直な第２の軸に沿った梁を有するガントリーに、顕微鏡部１０４と撮像部１０５が取り付けられ、測定対象保持部１０３の上方にまたがるようにガントリーが設置される。なお、顕微鏡部１０４に対して撮像部１０５は固定されている。
この場合、ガントリーの梁に沿って、すなわち第２の軸に沿って顕微鏡部１０４と撮像部１０５が移動し、第１の軸に沿って測定対象保持部１０３が基板１０２を移動させることで、基板１０２と顕微鏡部１０４の相対位置を変えることが可能である。
あるいは、測定対象保持部１０３は床面に対して固定されており、顕微鏡部１０４が第１および第２の軸に沿って移動可能であってもよい。この場合は、ガントリーが第１の軸に沿って移動することで、顕微鏡部１０４が第１の軸に沿って移動する。また、顕微鏡部１０４は、ガントリーの梁に沿って移動することにより、第２の軸の方向に移動する。
上記いずれの構成においても、基板１０２と顕微鏡部１０４の相対位置を、第１および第２の軸のいずれの方向に関しても、任意に変えることが可能である。
顕微鏡部１０４は、不図示の照明部、複数の対物レンズを備えたレボルバ、基板１０２表面での反射光を、対物レンズを介して撮像部１０５の受光素子まで導くための光学系、およびオートフォーカス機構を備える。顕微鏡部１０４はコンピュータ１０１により制御され、コンピュータ１０１は、照明部やレボルバの現在の設定を読み取り、照明光量、照明角度、撮像倍率などを取得することができる。
顕微鏡部１０４は、不図示の照明部、複数の対物レンズを備えたレボルバ、基板１０２表面での反射光を、対物レンズを介して撮像部１０５の受光素子まで導くための光学系、およびオートフォーカス機構を備える。顕微鏡部１０４はコンピュータ１０１により制御され、コンピュータ１０１は、照明部やレボルバの現在の設定を読み取り、照明光量、照明角度、撮像倍率などを取得することができる。
照明部は、基板１０２を撮像するために必要な光を、基板１０２の上面または下面から照射するためものである。また、照明部は、上面と下面の双方から、あるいは斜めから基板１０２に光を照射してもよい。
レボルバは、対物レンズを切り換えることで基板１０２の撮像倍率を変更するための倍率変更部として機能する。
オートフォーカス機構は、照明光が基板１０２の表面に結像するように、基板１０２に対する対物レンズの高さを調節する機構である。
オートフォーカス機構は、照明光が基板１０２の表面に結像するように、基板１０２に対する対物レンズの高さを調節する機構である。
撮像部１０５は、例えばＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラであり、コンピュータ１０１の制御にしたがって、顕微鏡部１０４を介して基板１０２を撮像し、撮像した画像のデータを生成してコンピュータ１０１に出力する。
コンピュータ１０１は、処理を実行する不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）などの不図示の不揮発性メモリと、ワーキングエリアとして使われる不図示のＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。ＣＰＵがＲＡＭを用いてソフトウェア１０６を実行することにより、後述の各部の機能が実現される。ソフトウェア１０６はＲＯＭに格納されていてもよい。
また、コンピュータ１０１は、測定対象保持部１０３、顕微鏡部１０４、および撮像部１０５などの各種外部機器を制御するためのインターフェイスを備える。さらに、コンピュータ１０１は、入力部１０７と、永続記憶部１０８と、表示部１０９とを備えている。コンピュータ１０１内の各部はバスにより接続されている。
入力部１０７は、処理の実行に必要な情報等を、作業者が直接的に、または通信回線などを介して間接的に入力するためのものである。入力部１０７は、少なくとも、マウスもしくはタッチパネルなどのポインティングデバイス、キーボード、マイク、またはネットワークインターフェイスを含む。
永続記憶部１０８は、基準モデル、位置合わせ処理に必要な各種データ、および測定結果などを記憶する不揮発性の記憶装置である。ソフトウェア１０６は、永続記憶部１０８に格納されていてもよい。永続記憶部１０８は、例えば、ハードディスク装置、またはコンピュータ読み取り可能な可搬型記憶媒体の駆動装置を含む。
表示部１０９は、基板１０２を撮像した撮像画像や線幅の測定結果などを作業者に見せるためのモニタディスプレイである。
不図示のＣＰＵは、ソフトウェア１０６を実行することによって、全体制御部１１０、測定部位情報作成部１１１、モデル作成部１１２、画像位置合わせ部１１３、測定部１１４、および座標変換部１１５の各部の機能を実現する。これらの各部が作成した各種データは、例えば、処理途中では一時的にＲＡＭに格納され、そのうち最終的な結果として必要なデータは永続記憶部１０８にコピーされる。
不図示のＣＰＵは、ソフトウェア１０６を実行することによって、全体制御部１１０、測定部位情報作成部１１１、モデル作成部１１２、画像位置合わせ部１１３、測定部１１４、および座標変換部１１５の各部の機能を実現する。これらの各部が作成した各種データは、例えば、処理途中では一時的にＲＡＭに格納され、そのうち最終的な結果として必要なデータは永続記憶部１０８にコピーされる。
全体制御部１１０は、入力部１０７からの入力などに応じて、実行する処理の全体的な流れを制御する。全体制御部１１０は、例えば各部への動作タイミングの通知を行ったり、コンピュータ１０１と他の構成要素とのインターフェイスの機能を果たしたりする。例えば、全体制御部１１０は、撮像部１０５との間のインターフェイスとして画像キャプチャボードを備えていてもよい。
例えば、全体制御部１１０は、一定の時間間隔で、撮像部１０５に対して撮像を命令し、撮像部１０５から撮像画像を取得し、取得した撮像画像を表示部１０９に表示させる、という一連の処理を繰り返してもよい。この一連の処理を以下では「ライブ表示」という。
また、全体制御部１１０は、例えば顕微鏡部１０４とコンピュータ１０１との間のインターフェイスとして機能し、顕微鏡部１０４から現在の照明光量、照明角度、および選択されている対物レンズを示す情報を取得する。対物レンズを示す情報は、換言すれば、顕微鏡部１０４を介しての撮像部１０５による基板１０２の撮像における撮像倍率を表す情報である。
こうして顕微鏡部１０４から全体制御部１１０が取得した情報は、モデル作成部１１２に出力され、図８とともに後述する「レシピ」と呼ばれる情報に取り入れられる。
測定部位情報作成部１１１は、基板１０２を撮像した画像から、基板１０２上の回路パターンの測定部位情報を作成する。詳しくは後述するが、図１Ａを例に簡単に説明すると、測定部位情報作成部１１１は、回路パターン２において線幅ｗを測定するべきポジションの撮像画像１における座標を、測定部位情報として作成する。
測定部位情報作成部１１１は、基板１０２を撮像した画像から、基板１０２上の回路パターンの測定部位情報を作成する。詳しくは後述するが、図１Ａを例に簡単に説明すると、測定部位情報作成部１１１は、回路パターン２において線幅ｗを測定するべきポジションの撮像画像１における座標を、測定部位情報として作成する。
モデル作成部１１２は、位置合わせ処理に必要な基準モデルを作成する。具体的には、モデル作成部１１２は、アライメントマークに関する基準モデルと、線幅を測定する対象に関する基準モデルの双方を作成する。
画像位置合わせ部１１３は、モデル作成部１１２が作成した基準モデルを使用して、基板１０２を撮像した画像に対して位置合わせ処理の一種である画像位置合わせ処理を行う。
測定部１１４は、位置合わせ処理の後に、対象撮像画像を使用して、測定部位情報に基づいて線幅を測定する。
座標変換部１１５は、２次元座標系上の少なくとも２点以上の座標データを利用して、２次元座標系における座標変換処理に必要な変換パラメータを算出し、算出した変換パラメータを用いて、２次元座標系における座標変換処理を行う。例えば、座標変換部１１５は、ユークリッド変換またはアフィン変換による座標変換を行う。座標変換処理は、位置合わせ処理の一部である。
座標変換部１１５は、２次元座標系上の少なくとも２点以上の座標データを利用して、２次元座標系における座標変換処理に必要な変換パラメータを算出し、算出した変換パラメータを用いて、２次元座標系における座標変換処理を行う。例えば、座標変換部１１５は、ユークリッド変換またはアフィン変換による座標変換を行う。座標変換処理は、位置合わせ処理の一部である。
なお、上記で「座標」と「ポジション」という用語の原則的な使い分けについて述べたが、後述のように座標変換部１１５は、基板１０２の表面上のポジションを表す、基板を基準とする２次元座標系の座標に関する処理を行う。
以上、図４について説明したが、第３実施形態は第１実施形態の応用例であり、図２と図４は次のように対応する。
図２において基準モデル作成装置５０を内蔵した位置合わせ装置６０が、図４の線幅測定装置１００に含まれる。
図２において基準モデル作成装置５０を内蔵した位置合わせ装置６０が、図４の線幅測定装置１００に含まれる。
また、図２の撮像部５１は、図４の顕微鏡部１０４と撮像部１０５を含む。さらに、図４の全体制御部１１０の機能のうち、撮像部１０５とコンピュータ１０１の間のインターフェイスとしての機能も、図２の撮像部５１に含まれる。
図２の特徴点抽出部５２は、図４のモデル作成部１１２および画像位置合わせ部１１３にそれぞれ含まれ、図２の基準モデル作成部３３は、図４のモデル作成部１１２に対応する。また、図２の基準モデル格納部４１は、図４の永続記憶部１０８に対応する。
図２のずれ量算出部４４は図４の画像位置合わせ部１１３に含まれる。そして、図２の位置合わせ部４５は、図４の画像位置合わせ部１１３、座標変換部１１５、全体制御部１１０、および測定対象保持部１０３に対応する。
以上、図４と図２の関係について説明したので、続いて、第３実施形態における基板１０２の例について図５を参照して説明する。
図５は、基板の例を示す図である。「マザーガラス」とも呼ばれるガラス基板２０１からは、複数のディスプレイパネルが製造される。ガラス基板２０１は図４の基板１０２の一例である。
図５は、基板の例を示す図である。「マザーガラス」とも呼ばれるガラス基板２０１からは、複数のディスプレイパネルが製造される。ガラス基板２０１は図４の基板１０２の一例である。
図５の例では、１枚のガラス基板２０１から６枚のディスプレイパネルが製造される。よって、ガラス基板２０１には、六つのディスプレイ領域２１１〜２１６があり、これらのディスプレイ領域２１１〜２１６には同じ回路パターンが形成される。
また、ガラス基板２０１のディスプレイ領域２１１〜２１６に属さないマージン領域には、四つの十字形のアライメントマーク２４１〜２４４がある。アライメントマーク２４１〜２４４の大きさ、形状、数、ポジションは任意である。
ここで、例えば、ディスプレイ領域２１１内の測定予定ポジション２２１と２３１が線幅測定の対象であるとする。より正確には、測定予定ポジション２２１と２３１はそれぞれ、１回の撮像で測定を行うことができる範囲を代表して表すポジションである。
上記の「１回の撮像で測定を行うことができる範囲」とは、撮像部１０５によって撮像される撮像画像における視野であり、撮像部１０５の仕様および顕微鏡部１０４で選択された対物レンズの倍率によって定まる。１枚の撮像画像内に写った１箇所または複数箇所の線幅は、１回の撮像で測定可能である。
また、上記の「１回の撮像で測定を行うことができる範囲を代表して表すポジション」とは、線幅を測定すべき複数箇所が１枚の撮像画像に収まるようにしたときの、視野を代表する１点のポジションである。例えば、顕微鏡部１０４による視野の中心に位置するガラス基板２０１上のポジションが、上記の「１回の撮像で測定を行うことができる範囲を代表して表すポジション」として利用可能である。
なお、図５において、測定予定ポジション２２１と２３１を表すダイヤ形および菱形は、ポジションを図示するための便宜上の形状であり、回路パターンの形状とは無関係である。
また、図５の例では、１枚のガラス基板２０１から製造される６枚のディスプレイパネルに対して、各ディスプレイパネル内での相対的なポジションが互いに同じである６箇所の線幅が、測定の対象であるものとする。
ディスプレイ領域２１１〜２１６には同じ回路パターンが形成されるので、ディスプレイ領域２１１を基準とした測定予定ポジション２２１の相対的なポジションは、ディスプレイ領域２１２を基準とした測定予定ポジション２２２の相対的なポジションと同じである。他のディスプレイ領域２１３〜２１６についても同様である。また、測定予定ポジション２３１についても同様である。
したがって、例えば、測定予定ポジション２２１を表現する基準モデルは、再利用して測定予定ポジション２２２〜２２６にも適用することが可能であり、測定予定ポジション２３１を表現する基準モデルは、再利用して測定予定ポジション２３２〜２３６にも適用することが可能である。
例えば、ディスプレイ領域２１２のディスプレイ領域２１１に対するオフセットは、設計情報から明らかである。よって、オフセットによる補正を適用することで、ディスプレイ領域２１１の測定予定ポジション２２１に対応して作成された基準モデルを、他のディスプレイ領域２１２〜２１６の測定予定ポジション２２２〜２２６にも再利用することができる。
もちろん、一つの基準モデルを複数の異なるディスプレイ領域に適用するだけでなく、一つの基準モデルを一つのディスプレイ領域内の複数の異なるポジションに適用することも可能である。例えば、ＦＰＤ基板においては、一つの画素を構成する同じ回路パターンが繰り返される。よって、一つのディスプレイ領域内の複数の画素に対応する複数の異なるポジションに、同じ一つの基準モデルを適用することも可能である。
続いて、線幅測定装置１００の動作の概要について図６と図７を参照して説明する。
図６は、第３実施形態における線幅測定装置の運用を示すフローチャートである。
図４の線幅測定装置１００の全体制御部１１０は、ステップＳ１０１において、線幅測定装置１００に現在搬入されている処理対象の基板１０２の品種を判断する。例えば、入力部１０７を介して作業者または他のコンピュータが基板１０２の品種を示す情報を入力し、全体制御部１１０が入力された情報に基づいてステップＳ１０１の判断を行ってもよい。
図６は、第３実施形態における線幅測定装置の運用を示すフローチャートである。
図４の線幅測定装置１００の全体制御部１１０は、ステップＳ１０１において、線幅測定装置１００に現在搬入されている処理対象の基板１０２の品種を判断する。例えば、入力部１０７を介して作業者または他のコンピュータが基板１０２の品種を示す情報を入力し、全体制御部１１０が入力された情報に基づいてステップＳ１０１の判断を行ってもよい。
基板１０２は、基準モデルをまだ登録していない新規品種である、と全体制御部１１０が判断した場合は、基準モデルの登録のために処理がステップＳ１０２に移行する。また、基板１０２は、基準モデルを既に登録している既存品種である、と全体制御部１１０が判断した場合は、線幅の測定のために処理がステップＳ１０４に移行する。
線幅測定装置１００は、ステップＳ１０２においてアライメント補正データ作成処理を行い、続いてステップＳ１０３において測定データ作成処理を行う。これらの処理の詳細は後述するが、ステップＳ１０２とＳ１０３は、アライメントマークと測定対象ポジションのそれぞれについて基準モデルを作成して登録するステップである。ステップＳ１０３の終了後、基板１０２が線幅測定装置１００から搬出され、処理はステップＳ１０１に戻り、次に線幅測定の為にステップＳ１０４に移行する。
また、線幅測定装置１００は、ステップＳ１０４においてアライメント補正処理を行う。詳細は後述するが、ステップＳ１０４は、ステップＳ１０２で作成した基準モデルと、線幅を測定すべき基板１０２上のアライメントマークとを利用して、位置合わせを行うステップである。
続いて、線幅測定装置１００はステップＳ１０５において測定処理を行う。詳細は後述するが、ステップＳ１０５は、より精密な位置合わせを行って測定予定ポジションで線幅の測定を行うステップである。ステップＳ１０５の終了後、処理はステップＳ１０１に戻る。
以上のようにして、基板が搬入されるたびにステップＳ１０２〜Ｓ１０３またはステップＳ１０４〜Ｓ１０５の処理が繰り返されるが、このような線幅測定装置１００の運用は、次に説明する図７のように、別の見方をすることもできる。
図７は、第３実施形態における線幅測定装置の運用を、一つの品種に注目して示すフローチャートである。図７におけるステップＳ１０２〜Ｓ１０５の内容は、図６に示したものと同じである。
すなわち、ある一つの品種Ｑのみに注目すると、線幅測定装置１００は次のように動作する。すなわち、線幅測定装置１００は、最初にステップＳ１０２〜Ｓ１０３の処理を行ってこの品種Ｑに関する基準モデルを作成して登録し、その後、当該品種Ｑの基板が搬入されるたびに、ステップＳ１０４〜Ｓ１０５の処理による測定を実行する。
以上、第３実施形態における前提事項を説明したので、続いて、処理とデータの詳細について図８〜図１９を参照して説明する。
図８は、第３実施形態において利用される各種データの構造の概要を説明する図である。図８のデータの詳細は図９および図１３に示してある。
図８は、第３実施形態において利用される各種データの構造の概要を説明する図である。図８のデータの詳細は図９および図１３に示してある。
図４の線幅測定装置１００によって線幅を測定する対象の基板の各品種に対して、モデル作成部１１２は、測定に必要な情報であり、基準モデルを含んでいるレシピｒｃｐを作成し、永続記憶部１０８に格納する。レシピｒｃｐは、図５に例示したようなアライメントマークを用いた補正に関するアライメント補正データａ＿ｄａｔを一つ以上含むとともに、線幅を測定しようとするポジションに関する測定データｍ＿ｄａｔを一つ以上含む。
アライメント補正データａ＿ｄａｔは、線幅の測定に先立って位置合わせのために行うべき、アライメントマークの撮像に関する情報を含む。具体的には、アライメント補正データａ＿ｄａｔは、撮像時の条件などを表すアライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔと、アライメントマークの基板１０２上のポジションを表すアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓと、アライメントマークに関する基準モデルであるアライメント補正モデルａ＿ｍｏｄとを含む。
測定データｍ＿ｄａｔは、基板１０２上で線幅の測定を行う対象を表す測定予定ポジションｍ＿ｐｏｓ１を含む。例えば、図５において測定予定ポジション２２１〜２２６は、各ディスプレイ領域２１１〜２１６内における相対的な位置が等しいので、共通の基準モデルを用いて測定を行うことができる。詳しくは図９に示すとおり、測定データｍ＿ｄａｔは、同じ基準モデルを用いることが可能な関係にある複数の測定予定ポジションの情報を含み、図８に図示した測定予定ポジションｍ＿ｐｏｓ１は、そのうち１箇所を示す情報である。
また、測定データｍ＿ｄａｔは、測定予定ポジションｍ＿ｐｏｓ１の撮像時の条件などを表す測定ポジション撮像データｍｐ＿ｄａｔと、測定テンプレートｍ＿ｔｍｐとを含む。測定テンプレートｍ＿ｔｍｐは、回路パターンにおいて線幅を測定するべきポジションを表す測定部位情報ｍ＿ｌｏｃと、測定予定ポジションに関する基準モデルである測定モデルｍ＿ｍｏｄとを対応付けた情報である。
図８のとおり、アライメント補正モデルａ＿ｍｏｄと測定モデルｍ＿ｍｏｄはともに画像位置合わせ用の基準モデルであるため、同様のデータ構造を有する。第１実施形態の基準モデルは、構成要素が１対１に対応付けられたモデル特徴箇所画像群４とモデル特徴箇所座標群５を含んでいるが、第３実施形態の基準モデルも類似のデータ構造を有する。
ただし、第３実施形態では、基準モデルの作成に用いられた撮像画像内において基準モデルを代表する座標が「モデル代表座標」として定められ、各特徴点が抽出された座標は、モデル代表座標からの相対座標である「モデル特徴箇所相対座標」により表される。そして、各特徴点に対応するモデル特徴箇所相対座標は、特徴点の近傍の小領域を切り出した画像である「モデル特徴箇所画像」と対応付けられている。
このようにして複数のモデル特徴箇所相対座標と複数のモデル特徴箇所画像とを１対１に対応付けたデータが、「モデル特徴箇所対応付けデータ」である。
図９は、第３実施形態において利用されるレシピの詳細なデータ構造を説明する図である。図９は、図８のデータ構造をより詳細に樹状図にて示した図である。
図９は、第３実施形態において利用されるレシピの詳細なデータ構造を説明する図である。図９は、図８のデータ構造をより詳細に樹状図にて示した図である。
レシピｒｃｐは一つ以上のアライメント補正データａ＿ｄａｔと一つ以上の測定データｍ＿ｄａｔを含む。
アライメント補正データａ＿ｄａｔは、アライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔとアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓとアライメント補正モデルａ＿ｍｏｄを含む。
アライメント補正データａ＿ｄａｔは、アライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔとアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓとアライメント補正モデルａ＿ｍｏｄを含む。
アライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔは、照明光量ａｐ＿ａｍｔ、照明角度ａｐ＿ａｎｇ、撮像倍率ａｐ＿ｍａｇ、およびアライメント補正モデルａ＿ｍｏｄ作成のために基板１０２を撮像した画像の生データであるアライメントマーク画像ａｐ＿ｉｍｇを含む。
アライメントマークポジションａ＿ｐｏｓは、基板設計情報ｄｅｓに定義されたアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１を、アライメント補正モデルａ＿ｍｏｄ作成のために基板１０２を実際に撮像したときのポジション微調整量ａ＿ａｄｊによって調整したポジションを表す。
アライメント補正モデルａ＿ｍｏｄは、モデル代表座標ａｃ＿ｒｅｐとモデル特徴箇所対応付けデータａ＿ａｓｓｏｃを含む。アライメントマーク画像ａｐ＿ｉｍｇからは複数の特徴点が抽出され、各特徴点の座標、すなわち各基準特徴箇所座標は、図９においてモデル特徴箇所座標ａ＿ｃ１、ａ＿ｃ２、……と表されている。このうちのモデル特徴箇所座標ａ＿ｃ１が選出されて、モデル代表座標ａｃ＿ｒｅｐとして利用される。
また、モデル特徴箇所対応付けデータａ＿ａｓｓｏｃは、複数のモデル特徴箇所相対座標ａ＿ｒｃ１、ａ＿ｒｃ２、……からなるアライメントマーク特徴箇所相対座標群ｇａ＿ｒｃと、複数のモデル特徴箇所画像ａ＿ｆｉ１、ａ＿ｆｉ２、……からなるアライメントマーク特徴箇所画像群ｇａ＿ｆｉを含む。
各モデル特徴箇所相対座標ａ＿ｒｃ１、ａ＿ｒｃ２、……は、モデル代表座標ａｃ＿ｒｅｐすなわちモデル特徴箇所座標ａ＿ｃ１を基準として、モデル特徴箇所座標ａ＿ｃ１、ａ＿ｃ２、……を相対座標で表したものである。また、モデル特徴箇所対応付けデータａ＿ａｓｓｏｃにおいて、各モデル特徴箇所相対座標ａ＿ｒｃ１、ａ＿ｒｃ２、……は、モデル特徴箇所ＩＤ ａ＿ｉ１、ａ＿ｉ２、……を介して、モデル特徴箇所画像ａ＿ｆｉ１、ａ＿ｆｉ２、……と１対１に対応付けられている。
測定データｍ＿ｄａｔは、アライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔと同様の構造の測定予定ポジション撮像データｍｐ＿ｄａｔと、同じ測定テンプレートｍ＿ｔｍｐを使って測定可能な一つ以上の測定予定ポジションの群である測定予定ポジション群ｇｍ＿ｐｏｓと、測定テンプレートｍ＿ｔｍｐとを含む。
測定テンプレートｍ＿ｔｍｐは、図８に関して説明したように、測定部位情報ｍ＿ｌｏｃを含み、さらに、アライメント補正モデルａ＿ｍｏｄと同様の構造の測定モデルｍ＿ｍｏｄを含む。
続いて、図６と図７のステップＳ１０２のアライメント補正データ作成処理の詳細を、図１０および図１１を参照して説明する。
図１０は、第３実施形態におけるアライメント補正データ作成処理のフローチャートであり、図１１は、第３実施形態におけるアライメント補正データ作成処理を説明する図である。アライメント補正データ作成処理は、図８と図９に示したアライメント補正データａ＿ｄａｔをモデル作成部１１２が作成する処理である。
図１０は、第３実施形態におけるアライメント補正データ作成処理のフローチャートであり、図１１は、第３実施形態におけるアライメント補正データ作成処理を説明する図である。アライメント補正データ作成処理は、図８と図９に示したアライメント補正データａ＿ｄａｔをモデル作成部１１２が作成する処理である。
なお、図示は省略したが、アライメント補正データ作成処理の前には、当然ながら、基板搬入処理が行われる。基板搬入処理では、基板搬入装置が基板１０２を線幅測定装置１００に搬入し、測定対象保持部１０３に載置する。そして、測定対象保持部１０３は、基板１０２に対して、プレアライメントと呼ばれる比較的粗い精度の機械的な位置合わせを行う。測定対象保持部１０３は、位置合わせした基板１０２を、不図示の吸着パッドや把持用のクランプなどを用いて保持する。機械的な位置合わせの具体的な方法は、周知の様々な方法を採用することができる。
また、基板搬入処理に加えて、搬入される基板１０２に関する基板設計情報ｄｅｓを全体制御部１１０が読み込む処理が行われる。基板設計情報ｄｅｓは、図４の入力部１０７を介して外部から入力されてもよく、予め永続記憶部１０８に記憶されていてもよい。
基板設計情報ｄｅｓは、基板１０２の品種を示す情報を含む。よって、全体制御部１１０は搬入された基板１０２の品種を認識することができる。基板１０２の品種は、換言すれば、基板１０２から製造すべきディスプレイパネルの品種である。
さらに、基板設計情報ｄｅｓは、図９に示したように、アライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１を含む。例えば、図５の例において、アライメントマーク２４１のガラス基板２０１上のポジションは、ガラス基板２０１の品種によって予め決められており、アライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１として記憶されている。
以上のように準備が整うと、図１０のステップＳ２００において、アライメントマーク特徴箇所抽出ステップが実行される。ステップＳ２００は、基板１０２上のアライメントマークを撮像し、アライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔを作成し、撮像したアライメントマークの画像から特徴点を抽出するステップであり、具体的には以下のとおりである。
ステップＳ２００において、全体制御部１１０が、基板１０２上のアライメントマークを撮像するための相対移動を行うよう、測定対象保持部１０３に指示する。
全体制御部１１０による指示は、作業者からの命令に基づいていてもよい。例えば、入力部１０７は、基板設計情報ｄｅｓに含まれる既知のアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１を選択するために作業者によってなされた入力を受け取る。さらに、入力部１０７は作業者から、選択したアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１にあるアライメントマークを撮像するための相対移動を測定対象保持部１０３に行わせるよう、全体制御部１１０に命令するための入力を受け取る。
全体制御部１１０による指示は、作業者からの命令に基づいていてもよい。例えば、入力部１０７は、基板設計情報ｄｅｓに含まれる既知のアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１を選択するために作業者によってなされた入力を受け取る。さらに、入力部１０７は作業者から、選択したアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１にあるアライメントマークを撮像するための相対移動を測定対象保持部１０３に行わせるよう、全体制御部１１０に命令するための入力を受け取る。
あるいは、作業者からの指示を受けることなく、全体制御部１１０が自動的に基板設計情報ｄｅｓを読み込み、基板設計情報ｄｅｓに基づいて一つのアライメントマークを選択し、選択したアライメントマークのアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１を認識してもよい。全体制御部１１０は、認識したアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１にあるアライメントマークの撮像のための相対移動を測定対象保持部１０３に命令する。
作業者の関与の有無によらず、全体制御部１１０は、撮像しようとするアライメントマークのアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１を測定対象保持部１０３に出力し、測定対象保持部１０３は、入力されたアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１に基づいて、アライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１によって示されるアライメントマークを撮像可能なポジションまで、基板１０２を顕微鏡部１０４に対して相対的に移動させる。
ステップＳ２００では続いて、全体制御部１１０、撮像部１０５、および表示部１０９が、上述のライブ表示を行う。作業者は、表示部１０９に表示された撮像画像を確認しながら撮像に適した照明光量および照明角度を顕微鏡部１０４に設定することができる。
また、作業者は、アライメントマークの全体が、表示部１０９にライブ表示されている画像の視野内に収まるように、基板１０２のポジションを微調整する。なお、作業者は、単に視野内にアライメントマークの全体が収まるようにするだけでなく、なるべく視野の中心に近い座標にアライメントマークが写るように、微調整を行うことが好ましい。
基板１０２のポジションの微調整は、例えば、入力部１０７が作業者からの命令を受け取り、受け取った命令を、全体制御部１１０を介して測定対象保持部１０３に与えることで行われる。微調整のための命令では、例えば、直交する２本の軸それぞれの方向における相対移動の量が指定される。相対移動の量は、基板１０２上の距離あるいは相対移動のためのモータなどの動作量により、表される。なお、後のステップＳ２０６における処理のために、全体制御部１１０は、微調整の量を記憶する。
また、作業者は必要に応じて顕微鏡部１０４の対物レンズを切り換えてもよい。すなわち、作業者は基板１０２の撮像倍率を切り換えてもよい。例えば、基板１０２のポジションを微調整してもアライメントマーク全体を視野内に収めることができない場合には、作業者は、撮像倍率を現在よりも低倍に切り換えてもよい。
逆に、表示部１０９に表示されたアライメントマークが小さすぎれば、作業者は、撮像倍率を現在よりも高倍に切り換えてもよい。撮像倍率の切り換え後は、再度ライブ表示から行うリトライ処理が行われる。
微調整が終了すると、入力部１０７は、作業者からアライメント補正データａ＿ｄａｔの作成指示の入力を受け付ける。作成指示の入力を契機として全体制御部１１０は、ライブ表示を一旦停止してアライメントマークを撮像するよう、撮像部１０５および表示部１０９を制御する。
ステップＳ２００において以上のようにしてアライメントマークを撮像した画像の一例が、図１１のアライメントマーク画像６００である。アライメントマーク画像６００は図９のアライメントマーク画像ａｐ＿ｉｍｇに対応する。
アライメントマーク画像６００の視野には、十字形のアライメントマーク６０１の全体が収まっている。なお、以下ではアライメントマーク画像６００内の座標は、アライメントマーク画像６００の左上隅を原点とし、左から右へ向かうｘ軸と上から下へ向かうｙ軸とを有するｘｙ座標系により表す。
アライメントマーク画像６００が撮像されると、全体制御部１１０はアライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔを作成してモデル作成部１１２に出力する。すなわち、全体制御部１１０は、顕微鏡部１０４から現在の照明光量ａｐ＿ａｍｔ、照明角度ａｐ＿ａｎｇ、および撮像倍率ａｐ＿ｍａｇそれぞれのデータを取得する。そして、全体制御部１１０は、取得したこれらのデータと撮像部１０５から取得したアライメントマーク画像６００のデータとを合わせて、アライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔとしてモデル作成部１１２に出力する。
ステップＳ２００では続いて、モデル作成部１１２が、全体制御部１１０から受け取ったアライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔ内のアライメントマーク画像６００に対して、特徴点抽出処理を行う。例えば、ハリスのコーナー検出処理など、任意の特徴点抽出処理が利用可能である。
その結果、図１１の例では、符号「Ｔａ１」〜「Ｔａ１２」で示した１２個のコーナーをモデル作成部１１２が抽出する。以下、特徴点抽出処理により抽出されたこれらのコーナーを「特徴箇所」といい、各特徴箇所を識別する識別子である「特徴箇所ＩＤ」として符号「Ｔａ１」〜「Ｔａ１２」を用いる。
モデル作成部１１２は、コーナーＴａ１〜Ｔａ１２それぞれの座標を、図１１に示すように特徴箇所ＩＤと対応付けて、アライメントマーク特徴箇所座標群６０２として記憶する。アライメントマーク特徴箇所座標群６０２は図９のアライメントマーク特徴箇所座標群ｇａ＿ｃに対応する。
なお、ステップＳ２００における特徴点抽出処理は、対象となる画像に写っているパターンが異なるが、第１実施形態において図１Ａに示した特徴点３ａなどの抽出と類似の処理である。また、図１１のアライメントマーク特徴箇所座標群６０２は、図１Ａのモデル特徴箇所座標群５と同様のデータ構成を有する。
以上のようにしてステップＳ２００が終了すると、続いてモデル作成部１１２はステップＳ２０１においてアライメントマーク特徴箇所画像作成ステップを実行する。すなわち、モデル作成部１１２は、各コーナーＴａ１〜Ｔａ１２の座標を中心とする１２個の小領域をアライメントマーク画像６００から切り出す。
切り出された１２個の小さな画像Ａ１〜Ａ１２は、図８および図９のモデル特徴箇所画像ａ＿ｆｉ１、ａ＿ｆｉ２、……に対応する。１２個のモデル特徴箇所画像Ａ１〜Ａ１２からなる図１１のアライメントマーク特徴箇所画像群６０３は、第１実施形態におけるモデル特徴箇所画像群４と同様であり、図９のアライメントマーク特徴箇所画像群ｇａ＿ｆｉに対応する。
モデル作成部１１２は、上記のようにして取得したアライメントマーク特徴箇所画像群６０３を、各モデル特徴箇所画像Ａｋを特徴箇所ＩＤ「Ｔａｋ」に対応付けた状態で記憶する（図１１の例においてｋは１≦ｋ≦１２なる整数である。）。
なお、第３実施形態でも、特徴点として抽出されたコーナーＴａ１〜Ｔａ１２をそれぞれ中心とする正方形の小領域がモデル特徴箇所画像Ａ１〜Ａ１２として利用される。しかし、第１実施形態において説明したとおり、モデル特徴箇所画像Ａ１〜Ａ１２の形状および大きさは任意であり、モデル特徴箇所画像Ａ１〜Ａ１２の中心点は、特徴点として抽出されたコーナーＴａ１〜Ｔａ１２と一致しなくてもよい。
続いて、ステップＳ２０２において、モデル作成部１１２はアライメント補正モデル代表座標決定ステップを実行する。すなわち、モデル作成部１１２はアライメントマーク特徴箇所座標群６０２に含まれる１２個の座標のうちの１個を、アライメント補正モデルａ＿ｍｏｄを代表するモデル代表座標ａｃ＿ｒｅｐとして選出する。
第３実施形態における選出の基準は、「ステップＳ２００の特徴点抽出処理において最初に抽出された特徴点の座標を選出する」というものである。よって、モデル作成部１１２は、最初に抽出したコーナーＴａ１の座標（５００，４００）をモデル代表座標ａｃ＿ｒｅｐとして選出する。
なお、選出の基準は、予め決められてさえいれば、任意である。例えば、「アライメントマーク画像６００の中心に最も近い座標を選出する」という基準や、「抽出された複数の特徴点のうち、画像内において最も左上にあるものの座標を選出する」という基準を採用することもできる。
また、モデル代表座標ａｃ＿ｒｅｐは、必ずしも特徴点Ｔａ１〜Ｔａ１２の座標の中から選出されなくてもよい。例えば、アライメントマーク画像６００の重心、または特徴点Ｔａ１〜Ｔａ１２の重心の座標をモデル代表座標ａｃ＿ｒｅｐとして選出してもよい。
続いて、ステップＳ２０３において、モデル作成部１１２はアライメントマーク特徴箇所相対座標算出ステップを実行する。すなわち、モデル作成部１１２は、アライメントマーク特徴箇所座標群６０２に含まれる１２個の座標のそれぞれに対して、モデル代表座標ａｃ＿ｒｅｐとして選出されたコーナーＴａ１の座標（５００，４００）からの相対座標を算出する。例えば、座標（５５０，６５０）にあるコーナーＴａ１２に対しては、モデル作成部１１２は、式（５）のように相対座標を計算する。
（５５０−５００，６５０−４００）＝（５０，２５０） （５）
モデル作成部１１２は、計算した１２個の相対座標をそれぞれ特徴箇所ＩＤ「Ｔａ１」〜「Ｔａ１２」と対応付けて、アライメントマーク特徴箇所相対座標群６０４として記憶する。アライメントマーク特徴箇所相対座標群６０４は、図９のアライメントマーク特徴箇所相対座標群ｇａ＿ｒｃに対応する。
モデル作成部１１２は、計算した１２個の相対座標をそれぞれ特徴箇所ＩＤ「Ｔａ１」〜「Ｔａ１２」と対応付けて、アライメントマーク特徴箇所相対座標群６０４として記憶する。アライメントマーク特徴箇所相対座標群６０４は、図９のアライメントマーク特徴箇所相対座標群ｇａ＿ｒｃに対応する。
次に、ステップＳ２０４において、モデル作成部１１２はアライメントマーク特徴箇所対応付けデータ作成ステップを実行する。すなわち、モデル作成部１１２は、同じ特徴箇所ＩＤ「Ｔａｋ」に対応する、アライメントマーク特徴箇所画像群６０３内のモデル特徴箇所画像Ａｋと、アライメントマーク特徴箇所相対座標群６０４内のモデル特徴箇所相対座標とを、１対１の関係となるように対応付け、記憶する（図１１の例においてｋは１≦ｋ≦１２なる整数である。）。なお、このような１対１の関係の対応付けを「紐付け」ということもある。
対応付けられたデータ全体は、図９のモデル特徴箇所対応付けデータａ＿ａｓｓｏｃに当たり、図１１の例ではアライメントマーク特徴箇所画像群６０３とアライメントマーク特徴箇所相対座標群６０４を含む。
続いて、ステップＳ２０５において、モデル作成部１１２はアライメント補正モデル作成ステップを実行する。すなわち、モデル作成部１１２は、ステップＳ２０２で選出したモデル代表座標ａｃ＿ｒｅｐと、ステップＳ２０５で作成したモデル特徴箇所対応付けデータａ＿ａｓｓｏｃとを組み合わせることで、図９のアライメント補正モデルａ＿ｍｏｄを作成し、記憶する。
そして、ステップＳ２０６において、全体制御部１１０は、アライメント補正データ登録ステップを実行する。すなわち、全体制御部１１０は、基板設計情報ｄｅｓに含まれるアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１を、ステップＳ２００で記憶した微調整の量ａ＿ａｄｊによって調整することで、アライメントマーク画像６００の撮像時におけるポジションである実際のアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓを算出する。
あるいは、基板設計情報ｄｅｓの基準点に相当する基板１０２上のポジションと、図４の測定対象保持部１０３に関して説明した第１および第２の軸が交わる原点とが一致するように、予め補正してある場合もある。この場合、全体制御部１１０が、第１と第２の軸それぞれの方向における顕微鏡部１０４の現在のポジションを不図示のモータコントローラから取得することで、アライメントマークポジションａ＿ｐｏｓを取得することもできる。
図４に関して説明したように、基板１０２と顕微鏡部１０４との相対位置を第１および第２の軸の方向に移動させるための構成には何通りかある。モータコントローラは、その構成に応じた、例えば下記のようなモータを制御するコントローラである。
・測定対象保持部１０３が基板１０２を第１の軸、第２の軸、または双方の軸に沿って移動させるためのモータ
・ガントリーを第１の軸に沿って移動させるためのモータ
・ガントリーの梁に沿って顕微鏡部１０４を移動させるためのモータ
また、全体制御部１１０は、アライメント補正モデルａ＿ｍｏｄをモデル作成部１１２から取得する。
・ガントリーを第１の軸に沿って移動させるためのモータ
・ガントリーの梁に沿って顕微鏡部１０４を移動させるためのモータ
また、全体制御部１１０は、アライメント補正モデルａ＿ｍｏｄをモデル作成部１１２から取得する。
そして、全体制御部１１０はアライメント補正データａ＿ｄａｔを作成する。すなわち、全体制御部１１０は、ステップＳ２００で作成したアライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔと、算出した実際のアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓと、取得したアライメント補正モデルａ＿ｍｏｄとを組み合わせ、アライメント補正データａ＿ｄａｔとして永続記憶部１０８に記憶する。
以上のようにしてステップＳ２００〜Ｓ２０６によって一つのアライメントマーク６０１についてアライメント補正データａ＿ｄａｔが登録されると、処理はステップＳ２０７に移行する。ステップＳ２０７では、全体制御部１１０が、アライメント補正データａ＿ｄａｔを登録すべき他のアライメントマークがまだ残っているか否かを判断する。
もし、アライメント補正データａ＿ｄａｔを登録すべきすべてのアライメントマークについて既にアライメント補正データａ＿ｄａｔを登録済みならば、図１０のアライメント補正データ作成処理は終了し、そうでなければ、処理はステップＳ２００に戻る。
なお、ステップＳ２０７における判断には、作業者が関与してもよいし、関与しなくてもよい。また、アライメント補正データａ＿ｄａｔを登録すべきアライメントマークの個数は少なくとも２個以上であるが、実施形態に応じて３個以上の任意の個数でもよい。アライメント補正データａ＿ｄａｔを登録すべきアライメントマークの個数を決める要因は、次のとおりである。
図１０は図６および図７のステップＳ１０２の詳細を示しているが、図１０の処理によって登録されたアライメント補正データａ＿ｄａｔは、後のステップＳ１０４における処理において利用される。ステップＳ１０４の詳細は図１４〜図１９とともに後述するが、例えば、ユークリッド変換、アフィン変換、擬似アフィン変換などによる、２次元平面上における座標変換のための変換パラメータの算出が行われる。
ユークリッド変換では並進（平行移動）と回転のみが考慮され、アフィン変換ではさらに拡大・縮小と剪断ひずみ（平行四辺形ひずみ）が考慮され、擬似アフィン変換ではさらに台形ひずみが考慮される。この３種の変換は、変換行列の成分の算出するためにそれぞれ少なくとも２個、３個、４個のアライメントマークについてアライメント補正データａ＿ｄａｔを登録する必要がある。
もちろん、例えばユークリッド変換の変換行列の成分を、最小二乗法を用いて算出するために、３個以上のアライメントマークのアライメント補正データａ＿ｄａｔを登録するような実施形態も可能である。他の種類の変換に関しても、同様に最小二乗法を用いて変換行列の成分を算出する実施形態も可能である。
また、位置合わせのための変換は、必ずしも変換行列の形で表される変換でなくてもよい。変換行列は変換パラメータの一種に過ぎない。
このように、位置合わせに用いる変換の種類や変換パラメータの算出方法などによって、アライメント補正データａ＿ｄａｔを登録すべき必要なアライメントマークの個数は異なる。
このように、位置合わせに用いる変換の種類や変換パラメータの算出方法などによって、アライメント補正データａ＿ｄａｔを登録すべき必要なアライメントマークの個数は異なる。
そこで、図１０のステップＳ２０７では、例えば作業者が入力部１０７を介して全体制御部１１０に、ステップＳ２００に戻るべきか否かを指定してもよい。
あるいは、位置合わせに用いる変換の種類や変換パラメータの算出方法に応じて必要な数だけ、アライメントマークを設けるように基板１０２が設計されている場合などは、ステップＳ２０７における作業者の入力は不要である。
あるいは、位置合わせに用いる変換の種類や変換パラメータの算出方法に応じて必要な数だけ、アライメントマークを設けるように基板１０２が設計されている場合などは、ステップＳ２０７における作業者の入力は不要である。
なぜなら、複数のアライメントマークに対応するそれぞれのアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓ１が基板設計情報ｄｅｓに含まれるからである。全体制御部１１０は、基板設計情報ｄｅｓを読み込み、すべてのアライメントマークについてアライメント補正データａ＿ｄａｔの登録が済んだときのみ図１０の処理を終える、とステップＳ２０７において判断することができる。
なお、変換パラメータの算出に必要なアライメントマークの個数よりも多くのアライメントマークが基板１０２上に存在する場合もある。その場合は、互いに基板１０２上で最も離れたポジションにある二つのアライメントマークについて、アライメント補正データａ＿ｄａｔを登録するよう、ステップＳ２００において適宜アライメントマークを選択することが好ましい。なぜなら、変換パラメータの精度が高まり、効果的な位置合わせが可能となるからである。
例えば、ステップＳ２００〜Ｓ２０６の１回目の繰り返しにおいて、図５のアライメントマーク２４１についてアライメント補正データａ＿ｄａｔの登録が行われた場合を例にする。この場合、２回目以降のいずれかの繰り返しにおいて、アライメントマーク２４１とは最も離れたアライメントマーク２４４についてのアライメント補正データａ＿ｄａｔの登録が行われることが好ましい。
以上、図６と図７のステップＳ１０２のアライメント補正データ作成処理の詳細を説明したので、続いて、ステップＳ１０３の測定データ作成処理の詳細について図１２を参照して説明する。
図１２は、第３実施形態における測定データ作成処理のフローチャートである。測定データ作成処理は、図８と図９に示した測定データｍ＿ｄａｔをモデル作成部１１２が作成する処理である。図１２の処理のうち、いくつかのステップは、処理の対象がアライメントマークでなく測定ポジション上の回路パターンであるという点以外は、図１１のステップと似ているので、適宜説明を省略する。
なお、以下では「測定ポジション」という用語は、図５に関して説明した、同じ一つの基準モデルを適用することができる一つまたは複数の「測定予定ポジション」のうちの、現在注目している一つを意味する。
図１２の処理は、基準モデルの一種である測定モデルｍ＿ｍｏｄを含む測定データｍ＿ｄａｔを作成する処理なので、複数の測定予定ポジションのうち、測定データｍ＿ｄａｔの作成のために選択された任意の一つが、注目の対象である。例えば、図５の測定予定ポジション２２１を用いて測定データｍ＿ｄａｔを作成する場合は、図１２の処理においては、測定予定ポジション２２１が「測定ポジション」である。
また、後述の測定処理では、注目の対象は測定の対象である。よって、例えば測定予定ポジション２２１における測定では測定予定ポジション２２１が「測定ポジション」であり、測定予定ポジション２２２における測定では測定予定ポジション２２２が「測定ポジション」である。
ここで、図１２の各ステップの説明に移ると、ステップＳ３００では、測定ポジション特徴箇所抽出ステップが実行される。つまり、ステップＳ３００は、基板１０２の測定ポジションを撮像し、測定データｍ＿ｄａｔを作成し、撮像した基板１０２の画像から特徴点を抽出するステップである。
ステップＳ３００において、全体制御部１１０が、基板１０２の測定ポジションを撮像するための相対移動を行うよう、測定対象保持部１０３に指示する。
全体制御部１１０による指示は、作業者からの命令に基づいていてもよい。例えば、作業者は、基板設計情報ｄｅｓを参照して測定ポジションを決定し、決定した測定ポジションを撮像するための相対移動を測定対象保持部１０３に行わせるよう、入力部１０７を介して全体制御部１１０に命令する。
全体制御部１１０による指示は、作業者からの命令に基づいていてもよい。例えば、作業者は、基板設計情報ｄｅｓを参照して測定ポジションを決定し、決定した測定ポジションを撮像するための相対移動を測定対象保持部１０３に行わせるよう、入力部１０７を介して全体制御部１１０に命令する。
あるいは、基板設計情報ｄｅｓが測定ポジションに関する情報を含んでいる場合は、全体制御部１１０は基板設計情報ｄｅｓを読み込むことで測定ポジションを認識することができる。よって、この場合は作業者からの指示を受けることなく、全体制御部１１０が自動的に相対移動を測定対象保持部１０３に指示してもよい。
全体制御部１１０からの指示にしたがい、測定対象保持部１０３は、基板１０２を顕微鏡部１０４に対して相対的に移動させる。そして、全体制御部１１０、撮像部１０５、および表示部１０９が、ステップＳ２００と同様のライブ表示を行う。さらに、ステップＳ２００と同様に作業者は、照明光量および照明角度の設定を行い、基板１０２のポジションを微調整し、必要に応じて対物レンズを切り換える。
ここで、「測定ポジション」は複数の「測定予定ポジション」のうちの一つである。そして、図５に関して説明したように、「測定予定ポジション」が代表する範囲内、すなわち１枚の撮像画像内の、１箇所または複数箇所の線幅は、１回の撮像で測定可能である。
よって、ステップＳ３００における微調整とは、１回の撮像で線幅を測定しようとする１箇所または複数箇所が、表示部１０９にライブ表示されている画像の視野内に収まるようにするための微調整である。また、１回の撮像で線幅を測定しようとする１箇所または複数箇所の座標の重心が、なるべくライブ表示されている画像の視野の中心に近くなるように微調整されることが好ましい。全体制御部１１０は、後のステップＳ３０８のために微調整の量を記憶する。
微調整の終了後、入力部１０７は作業者から測定データｍ＿ｄａｔの作成指示の入力を受け付ける。作成指示の入力を契機として全体制御部１１０は、ライブ表示を一旦停止して基板１０２上の測定ポジションを撮像するよう、撮像部１０５および表示部１０９を制御する。
全体制御部１１０は、照明光量ｍｐ＿ａｍｔ、照明角度ｍｐ＿ａｎｇ、および撮像倍率ｍｐ＿ｍａｇそれぞれのデータを顕微鏡部１０４から取得し、撮像された画像の生データ、すなわち測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇを撮像部１０５から取得する。全体制御部１１０は取得したこれらのデータを合わせて、測定ポジション撮像データｍｐ＿ｄａｔとしてモデル作成部１１２に出力する。
ステップＳ３００では続いて、モデル作成部１１２が、測定ポジション撮像データｍｐ＿ｄａｔ内の測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇに対して特徴点抽出処理を行う。ステップＳ２００と同様に、モデル作成部１１２は、抽出した各特徴箇所に特徴箇所ＩＤを割り当て、各特徴箇所の座標を特徴箇所ＩＤと対応付けて記憶する。すなわち、モデル作成部１１２は図１Ａのモデル特徴箇所座標群５と同様のデータ構造を有する座標群を記憶する。
以上のようにしてステップＳ３００が終了すると、続いてステップＳ３０１において、モデル作成部１１２は、ステップＳ２０１と同様にして、測定ポジション特徴箇所画像作成ステップを実行する。
つまり、モデル作成部１１２は、各特徴箇所を中心とする小領域を測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇから切り出し、図１Ａのモデル特徴箇所画像群４と同様の図９の測定ポジション特徴箇所画像群ｇｍ＿ｆｉを取得する。モデル作成部１１２は、切り出した小領域の画像である各モデル特徴箇所画像ｍ＿ｆｉ１、ｍ＿ｆｉ２、……を、それぞれ特徴箇所ＩＤに対応付けた状態で、記憶する。
次にステップＳ３０２において、モデル作成部１１２は、ステップＳ２０２と同様にして測定モデル代表座標決定ステップを実行する。すなわち、モデル作成部１１２は、複数の座標のうちの一つを、図９の測定モデルｍ＿ｍｏｄを代表するモデル代表座標ｍｃ＿ｒｅｐとして選択する。
そして、ステップＳ３０３において、モデル作成部１１２は、ステップＳ２０３と同様にして測定ポジション特徴箇所相対座標算出ステップを実行する。すなわち、モデル作成部１１２は、測定ポジション特徴箇所相対座標群ｇｍ＿ｒｃを算出し、記憶する。
続いてステップＳ３０４において、モデル作成部１１２は、ステップＳ２０４と同様にして測定ポジション特徴箇所対応付けデータ作成ステップを実行する。すなわち、モデル作成部１１２は、図９のモデル特徴箇所対応付けデータｍ＿ａｓｓｏｃを作成し、記憶する。
さらにステップＳ３０５において、モデル作成部１１２は、ステップＳ２０５と同様にして測定モデル作成ステップを実行する。すなわち、モデル作成部１１２は、モデル代表座標ｍｃ＿ｒｅｐとモデル特徴箇所対応付けデータｍ＿ａｓｓｏｃとを組み合わせることで測定モデルｍ＿ｍｏｄを作成し、記憶する。
続いて、ステップＳ３０６において、以下のようにして測定部位情報設定ステップが実行される。ステップＳ３０６に対応するステップは図１０にはない。
以下、ステップＳ３００において、測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇとして図１Ａの撮像画像１が取得された場合を例にステップＳ３０６の詳細を説明する。また、以下では、測定すべき線幅を作業者が決定すると仮定して説明する。
以下、ステップＳ３００において、測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇとして図１Ａの撮像画像１が取得された場合を例にステップＳ３０６の詳細を説明する。また、以下では、測定すべき線幅を作業者が決定すると仮定して説明する。
図１Ａに示すように、測定すべき線幅ｗは、撮像画像１に２本の矢印ではさんで示した部位における、回路パターン２のエッジ２ａと２ｂとの間隔であるとする。もちろん、エッジ２ａと２ｂの間隔を複数の部位で測定し、その平均値などを測定結果として取得する実施形態も可能である。
以下、図１Ａにおいてエッジ２ａが右向きの矢印と接する座標を（ｘａ，ｙａ）と表記し、エッジ２ｂが左向きの矢印と接する座標を（ｘｂ，ｙｂ）と表記する。例えば、エッジ２ａと２ｂがｙ軸に平行ならば、ｙａ＝ｙｂであり、ｗ＝ｘｂ−ｘａである。
ステップＳ３０６では、線幅の測定部位を登録するための測定部位設定指示の入力を、入力部１０７が作業者から受け取る。
例えば、入力部１０７は、表示部１０９に表示された測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇ上に、座標（ｘａ，ｙａ）と（ｘｂ，ｙｂ）を含む領域を描画するための指示を、作業者から受け取る。入力部１０７は受け取った指示を全体制御部１１０に出力し、全体制御部１１０は入力された指示にしたがって描画するよう表示部１０９を制御する。描画された領域を以下では「選択領域」という。選択領域の形状および大きさは任意である。
例えば、入力部１０７は、表示部１０９に表示された測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇ上に、座標（ｘａ，ｙａ）と（ｘｂ，ｙｂ）を含む領域を描画するための指示を、作業者から受け取る。入力部１０７は受け取った指示を全体制御部１１０に出力し、全体制御部１１０は入力された指示にしたがって描画するよう表示部１０９を制御する。描画された領域を以下では「選択領域」という。選択領域の形状および大きさは任意である。
このようにして入力部１０７を介して選択領域が指定されると、全体制御部１１０は、測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇと選択領域の範囲を示す情報とを、測定部位情報作成部１１１に出力する。測定部位情報作成部１１１は、入力された測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇから、選択領域内のみを切り出した選択領域画像を作成し、選択領域画像に対してエッジ抽出処理を実行する。
その結果、選択領域画像から複数のエッジが抽出される。測定部位情報作成部１１１は、抽出した各エッジを表す座標を取得し、全体制御部１１０に出力する。全体制御部１１０は、入力された座標に基づいて、抽出されたエッジを明示した状態で選択領域画像を表示するよう、表示部１０９を制御する。したがって、作業者は表示部１０９に表示された選択範囲画像を見ることで、線幅の測定に必要な２本のエッジを確認し、入力部１０７を介してその２本のエッジを選択することができる。
すなわち、入力部１０７は、線幅の測定に必要な２本のエッジを指定する情報を作業者から受け取る。例えば、図１Ａに示した例では、エッジ２ａと２ｂが選択される。
また、線幅ｗを計測する部位を示すために、入力部１０７は、例えばエッジ２ａに関して座標（ｘａ，ｙａ）を示す入力を作業者から受け付ける。エッジ２ａと２ｂが平行ならば、測定部位情報作成部１１１が座標（ｘａ，ｙａ）に基づいて座標（ｘｂ，ｙｂ）を算出することもできるが、入力部１０７はさらに座標（ｘｂ，ｙｂ）の入力を作業者から受け付けてもよい。
また、線幅ｗを計測する部位を示すために、入力部１０７は、例えばエッジ２ａに関して座標（ｘａ，ｙａ）を示す入力を作業者から受け付ける。エッジ２ａと２ｂが平行ならば、測定部位情報作成部１１１が座標（ｘａ，ｙａ）に基づいて座標（ｘｂ，ｙｂ）を算出することもできるが、入力部１０７はさらに座標（ｘｂ，ｙｂ）の入力を作業者から受け付けてもよい。
全体制御部１１０は、入力部１０７から入力された、選択されたエッジを示す情報および測定を行う部位を示す情報を測定部位情報作成部１１１に出力する。全体制御部１１０は、例えば、エッジ２ａおよび２ｂの直線を示すパラメータならびに座標（ｘａ，ｙａ）および（ｘｂ，ｙｂ）を測定部位情報作成部１１１に出力してもよい。
測定部位情報作成部１１１は、全体制御部１１０から受け取った情報を、図１２のステップＳ３０２で決定したモデル代表座標ｍｃ＿ｒｅｐを基準とした相対座標で表すよう、変換を行う。例えば、下記（１）〜（４）の場合には、測定部位情報作成部１１１は、エッジ２ａの両端の座標、エッジ２ｂの両端の座標、座標（ｘａ，ｙａ）、および座標（ｘｂ，ｙｂ）を、特徴点３ａの座標からの相対座標に変換する。
（１）モデル代表座標ｍｃ＿ｒｅｐは、図１Ａの特徴点３ａの座標である。
（２）エッジ２ａは、エッジ２ａの両端の座標の組で示されている。
（３）エッジ２ｂは、エッジ２ｂの両端の座標の組で示されている。
（２）エッジ２ａは、エッジ２ａの両端の座標の組で示されている。
（３）エッジ２ｂは、エッジ２ｂの両端の座標の組で示されている。
（４）測定を行う部位を示す情報は、座標（ｘａ，ｙａ）と（ｘｂ，ｙｂ）により示されている。
測定部位情報作成部１１１は、変換により取得した相対座標を、測定部位の座標を示す測定部位情報ｍ＿ｌｏｃとして記憶する。もちろん、実施形態によっては、他の形式により測定部位情報ｍ＿ｌｏｃを表してもよい。
測定部位情報作成部１１１は、変換により取得した相対座標を、測定部位の座標を示す測定部位情報ｍ＿ｌｏｃとして記憶する。もちろん、実施形態によっては、他の形式により測定部位情報ｍ＿ｌｏｃを表してもよい。
なお、図５に関して説明したとおり、１枚の測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇを用いて複数箇所の測定を行うことができる。その場合は、上記の処理が繰り返され、必要な個数の測定部位が設定される。
以上のようにして、測定部位情報作成部１１１はステップＳ３０６において、１枚の測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇを用いて測定すべき１箇所または複数箇所の測定部位を表す測定部位情報ｍ＿ｌｏｃを生成し、記憶する。
なお、実施形態によっては、測定部位を指定する情報を予め含んでいる基板設計情報ｄｅｓを用いてもよい。その場合、作業者が測定部位を指示することなく、全体制御部１１０と測定部位情報作成部１１１が自動的に連携して測定部位情報ｍ＿ｌｏｃを生成してもよい。
続いて、ステップＳ３０７において、モデル作成部１１２は測定テンプレート作成ステップを実行する。例えば、入力部１０７が作業者から測定テンプレート作成指示の入力を受け取ることを契機として、全体制御部１１０は、測定テンプレートｍ＿ｔｍｐを作成する。あるいは、ステップＳ３０７を開始する契機は、測定部位を指定するために基板設計情報ｄｅｓに予め含まれている情報をすべて、ステップＳ３０６で全体制御部１１０と測定部位情報作成部１１１が処理し終わったことであってもよい。
ステップＳ３０７において、全体制御部１１０は、モデル作成部１１２から測定モデルｍ＿ｍｏｄを取得し、測定部位情報作成部１１１から測定部位情報ｍ＿ｌｏｃを取得する。そして、全体制御部１１０は、測定モデルｍ＿ｍｏｄと測定部位情報ｍ＿ｌｏｃとを対応付けて、測定テンプレートｍ＿ｔｍｐを作成する。
そして、ステップＳ３０８において、全体制御部１１０は、測定予定ポジション設定ステップを実行する。図５に関して説明したように、一つの基準モデルは１枚の基板内の複数の異なるポジションに適用することができる。つまり、基準モデルの一種である測定モデルｍ＿ｍｏｄを含む測定テンプレートｍ＿ｔｍｐは、１枚の基板１０２内の複数の異なる測定予定ポジションに適用することができる。
そこで、ステップＳ３０８では、ステップＳ３０７で作成した測定テンプレートｍ＿ｔｍｐを適用すべき、基板１０２上の一つ以上の測定予定ポジションのすべてを全体制御部１１０が取得する。なお、ステップＳ３０８で取得される測定予定ポジションのうちの一つは、当然、ステップＳ３００で指示された測定ポジションである。
ステップＳ３０８は、例えば以下のようにして実行される。
入力部１０７は、ステップＳ３０７で作成した測定テンプレートｍ＿ｔｍｐを適用すべき、基板１０２上の測定予定ポジションが他にも残っているか否かを示す入力を、作業者から受け取る。
入力部１０７は、ステップＳ３０７で作成した測定テンプレートｍ＿ｔｍｐを適用すべき、基板１０２上の測定予定ポジションが他にも残っているか否かを示す入力を、作業者から受け取る。
例えば、基板１０２が図５のガラス基板２０１であり、ステップＳ３００で指示された測定ポジションが図５の測定予定ポジション２２１である場合、測定テンプレートｍ＿ｔｍｐを適用すべき測定予定ポジション２２２〜２２６が残っている。作業者は、例えば基板設計情報ｄｅｓを参照することにより、同じ測定テンプレートｍ＿ｔｍｐを適用すべき複数の測定予定ポジションの存在を知ることができる。
入力部１０７は、他にも測定予定ポジションが残っていることを示す入力を受け取ると、さらに、その残っている測定予定ポジションを指定する入力を作業者から受け取り、指定された測定予定ポジションを全体制御部１１０に通知する。
例えば、入力部１０７は作業者から、図５のディスプレイ領域２１１を基準としたディスプレイ領域２１２のオフセットを示す入力を、残っている測定予定ポジション２２２を示す入力として受け取ってもよい。そして、入力部１０７は受け取ったオフセットを全体制御部１１０に通知する。全体制御部１１０は、現在注目している「測定ポジション」である測定予定ポジション２２１の、ステップＳ３００における微調整後のポジションと、通知されたオフセットとに基づいて、測定予定ポジション２２２を算出してもよい。
また、残っている他の測定予定ポジションを指定する入力の形式は任意である。
例えば、基板設計情報ｄｅｓが測定予定ポジション２２１〜２２６を示す情報を含んでいる場合、入力部１０７は、測定予定ポジション２２２を指定するＩＤなどの入力を作業者から受け取ってもよい。そして、入力部１０７は受け取ったＩＤを全体制御部１１０に通知する。全体制御部１１０は、通知されたＩＤから基板設計情報ｄｅｓに含まれる測定予定ポジション２２２を認識し、認識した測定予定ポジション２２２に、ステップＳ３００で記憶した微調整の量を足して、微調整後の測定予定ポジション２２２を算出してもよい。
例えば、基板設計情報ｄｅｓが測定予定ポジション２２１〜２２６を示す情報を含んでいる場合、入力部１０７は、測定予定ポジション２２２を指定するＩＤなどの入力を作業者から受け取ってもよい。そして、入力部１０７は受け取ったＩＤを全体制御部１１０に通知する。全体制御部１１０は、通知されたＩＤから基板設計情報ｄｅｓに含まれる測定予定ポジション２２２を認識し、認識した測定予定ポジション２２２に、ステップＳ３００で記憶した微調整の量を足して、微調整後の測定予定ポジション２２２を算出してもよい。
以上の処理が、同じ測定テンプレートｍ＿ｔｍｐを適用すべき他の測定予定ポジションがなくなるまで、繰り返される。その結果、全体制御部１１０は、ステップＳ３０７で作成した測定テンプレートｍ＿ｔｍｐを適用すべき、基板１０２上の一つまたは複数の測定予定ポジションのすべてを認識する。全体制御部１１０は、認識した結果を、図９に示したように一つ以上の測定予定ポジションからなる測定予定ポジション群ｇｍ＿ｐｏｓとして記憶する。測定予定ポジション群ｇｍ＿ｐｏｓを代表する測定予定ポジションｍ＿ｐｏｓ１は、ステップＳ３００で撮像された注目対象の測定ポジションである。
続いて、ステップＳ３０９において全体制御部１１０は、測定データ登録ステップを実行する。すなわち、全体制御部１１０は、ステップＳ３００で記憶した測定ポジション撮像データｍｐ＿ｄａｔと、ステップＳ３０７で作成した測定テンプレートｍ＿ｔｍｐと、ステップＳ３０８で記憶した測定予定ポジション群ｇｍ＿ｐｏｓとを対応付ける。そして、全体制御部１１０は、対応付けた結果を、測定データｍ＿ｄａｔとして登録し、永続記憶部１０８に格納する。
そして、ステップＳ３１０において全体制御部１１０は、基板１０２内で測定すべき他の測定予定ポジション群があるか否かを判断する。例えば、図５の例では、測定予定ポジション２２１〜２２６が一つ目の群であり、測定予定ポジション２３１〜２３６が二つ目の群である。他の測定予定ポジション群があれば処理はステップＳ３００に戻り、なければ図１２の測定データ作成処理は終了する。
なお、ステップＳ３１０の判断には、作業者が関与してもよい。例えば、入力部１０７が、他の測定予定ポジション群の有無を示す入力を作業者から受け取り、入力内容を全体制御部１１０に出力してもよい。逆に、基板設計情報ｄｅｓに基づいて全体制御部１１０が自動的に、作業者からの関与なしにステップＳ３１０の判断を行ってもよい。
以上のようにして、図１０の処理によってアライメント補正データａ＿ｄａｔが一つ以上作成され、図１２の処理によって測定データｍ＿ｄａｔが一つ以上作成されると、図９に示すとおり、レシピｒｃｐに必要なデータが揃う。そこで、図示は省略したが、全体制御部１１０は図１２の処理の終了後、作成されたアライメント補正データａ＿ｄａｔと測定データｍ＿ｄａｔとを組み合わせて、レシピｒｃｐを作成する。そして、全体制御部１１０は、レシピｒｃｐを基板１０２の品種と対応付けて登録し、レシピｒｃｐを永続記憶部１０８に格納する。
なお、アライメント補正データａ＿ｄａｔと測定データｍ＿ｄａｔとを組み合わせてレシピｒｃｐとして登録するよう、明示的に指示する入力を入力部１０７が作業者から受け取るような実施形態も可能である。その場合、入力部１０７が受け取った命令を契機として、全体制御部１１０がレシピｒｃｐの登録および格納を行ってもよい。
以上、新規品種に関して、基準モデルを含むレシピｒｃｐを登録するまでの一連の処理について詳しく説明した。続いて、既にレシピｒｃｐが登録されている既存の品種の基板１０２が線幅測定装置１００に搬入された場合の位置合わせと線幅測定について、図１３〜図１９を参照して説明する。
位置合わせは次のように行われる。まず、基板搬入処理によって機械的な位置合わせがなされる。その後、機械的な位置合わせの誤差を補正するために、図６および図７のステップＳ１０４のアライメント補正処理が行われる。すなわち、基板１０２上の複数のアライメントマークを用いて、基板１０２上のポジションに対応する相対移動の量を補正するための座標変換に用いる一つ以上のパラメータが算出される。
そして、図６および図７のステップＳ１０５の測定処理により、図９のレシピｒｃｐにおいて定められた一つ以上の測定予定ポジションのそれぞれについて、座標変換による第１段階の補正が行われ、測定データｍ＿ｄａｔを用いた第２段階の補正がさらに行われる。このように、第３実施形態における位置合わせ処理は、多数のステップからなる処理である。
なお、線幅の測定は、位置合わせ処理の後に行われ、図６および図７のステップＳ１０５に含まれる。
以下、位置合わせの詳細について説明する。
以下、位置合わせの詳細について説明する。
図１３は、第３実施形態において測定時に利用されるデータの詳細な構造を説明する図である。図１３では、紙幅の都合上、図９のうち測定データｍ＿ｄａｔの詳細を省略し、かわりに測定時に利用される各種データを追加してある。図１３に追加された各種データの概要は下記のとおりである。
図１３における検査時アライメントマーク画像ａｐ２＿ｉｍｇは、線幅の測定のために撮像された画像である。検査時アライメントマーク画像ａｐ２＿ｉｍｇの中心の座標が画像中心座標ｃ＿ｃｔｒである。
また、検査時アライメントマーク画像ａｐ２＿ｉｍｇからは複数の特徴点が抽出される。各特徴点の座標は、例えば、画像中心座標ｃ＿ｃｔｒからの距離に基づいてソートされ、ソート済み特徴箇所座標群ｇａ２＿ｓｃとして記憶される。また、各特徴点の近傍の小領域が、特徴箇所画像ａ２＿ｆｉ１、ａ２＿ｆｉ２、……として切り出される。
部分類似度ｓｉｍ＿ｐは、アライメント補正モデルａ＿ｍｏｄ内の一つのモデル特徴箇所画像と、検査時アライメントマーク画像ａｐ２＿ｉｍｇから切り出された一つの特徴箇所画像との間の類似度である。部分類似度ｓｉｍ＿ｐを算出するための組み合わせは、複数通り試される。そして、部分類似度ｓｉｍ＿ｐは、不要な仮説の検討を避けるために、閾値ｔｈ＿ｐと比較される。
全体類似度ｓｉｍ＿ｔは、ある仮説のもとでのアライメントマーク画像ａｐ＿ｉｍｇと検査時アライメントマーク画像ａｐ２＿ｉｍｇとの全体的な類似の程度を示し、仮説の評価値として利用される。全体類似度ｓｉｍ＿ｔは、アライメントマーク特徴箇所画像群ｇａ＿ｆｉと検査時アライメントマーク画像ａｐ２＿ｉｍｇとから算出され、上限閾値ｔｈ＿ｕおよび下限閾値ｔｈ＿ｌと比較される。
全体類似度ｓｉｍ＿ｔによる評価の結果、ある一つの仮説が採用されると、採用された仮説のもとでのアライメントマーク画像ａｐ＿ｉｍｇと検査時アライメントマーク画像ａｐ２＿ｉｍｇとのずれ量ｄ＿ａｍｔｘおよびｄ＿ａｍｔｙが算出される。
複数のアライメント補正データａ＿ｄａｔについてそれぞれ算出されたずれ量ｄ＿ａｍｔｘおよびｄ＿ａｍｔｙから、例えばアフィン変換のための変換行列の成分からなる座標変換パラメータ群（アライメント補正パラメータ群）ｇ＿ｔｐが算出される。
以上、線幅の測定時に利用されるデータの概要を説明したので、次に、図６と図７のステップＳ１０４のアライメント補正処理について、図１４〜図１８を参照して詳細に説明する。
図１４は、第３実施形態におけるアライメント補正処理のフローチャートである。また、図１５は、第３実施形態におけるアライメント補正処理について説明する図である。
アライメント補正処理の前にも、図１０に関して説明したのと同様の基板搬入処理が行われ、基板設計情報ｄｅｓに基づく品種の認識がなされる。
アライメント補正処理の前にも、図１０に関して説明したのと同様の基板搬入処理が行われ、基板設計情報ｄｅｓに基づく品種の認識がなされる。
また、アライメント補正処理を開始する契機は、例えば、入力部１０７が検査実行指示の入力を受け取ることである。入力部１０７が受け取る入力は、線幅測定装置１００に直接または間接に接続された、工場内もしくは工場外にある他の装置からの通信による入力でもよく、作業者からの直接的な入力でもよい。
あるいは、線幅測定装置１００に基板が搬入され、基板搬入処理と品種の認識処理の結果、レシピｒｃｐを登録済みの品種であると全体制御部１１０が判断したことを契機として、アライメント補正処理が開始されてもよい。
なお、線幅の測定する目的の一つは、例えば露光不良などの欠陥の有無を検査することにあるので、線幅測定に関しても「検査」という用語を用いる場合がある。
図１４のアライメント補正処理が開始されると、ステップＳ４００において、全体制御部１１０は、参照すべきレシピｒｃｐを特定し、永続記憶部１０８から読み出す。
図１４のアライメント補正処理が開始されると、ステップＳ４００において、全体制御部１１０は、参照すべきレシピｒｃｐを特定し、永続記憶部１０８から読み出す。
例えば、検査実行指示に付随情報として、基板１０２の品種を示す情報が含まれていてもよい。この場合、全体制御部１１０は、付随情報に基づいて基板１０２の品種を認識し、認識した品種と対応付けられて格納されているレシピｒｃｐを永続記憶部１０８から例えばＲＡＭへと読み出す。
さらに、全体制御部１１０はレシピｒｃｐから、レシピｒｃｐを構成するアライメント補正データａ＿ｄａｔと測定データｍ＿ｄａｔを読み出す。上記のように、レシピｒｃｐにはアライメント補正データａ＿ｄａｔが一つ以上含まれ、測定データｍ＿ｄａｔが一つ以上含まれる。
例えば、図５に示した品種のガラス基板２０１に対するレシピｒｃｐは、４個のアライメントマーク２４１〜２４４にそれぞれ対応する四つのアライメント補正データａ＿ｄａｔを含み、さらに、測定予定ポジション２２１〜２２６からなる群と測定予定ポジション２３１〜２３６からなる群にそれぞれ対応する二つの測定データｍ＿ｄａｔを含む。
ステップＳ４００では続いて、レシピｒｃｐのうち未処理の一つのアライメント補正データａ＿ｄａｔを全体制御部１１０が選択する。全体制御部１１０は、選択したアライメント補正データａ＿ｄａｔに含まれるアライメントマークポジションａ＿ｐｏｓを撮像するための相対移動を行うよう、測定対象保持部１０３を制御する。測定対象保持部１０３は、アライメントマークポジションａ＿ｐｏｓによって示されるアライメントマークを撮像可能なポジションまで、基板１０２を顕微鏡部１０４に対して相対的に移動させる。
しかしながら実際は、この段階では機械的な位置合わせの精度が原因で、例えば数十〜数百ミクロンというオーダーの誤差が発生していることがある。また、撮像倍率が大きくなるほど撮像画像における誤差の影響も大きくなり、例えば線幅測定に求められる撮像倍率においては、数十〜数百ミクロンというオーダーの誤差の影響は無視することができないので、補正する必要がある。そこで、図１４の処理が必要となる。
そのため、ステップＳ４００では、アライメントマークの撮像が行われる。具体的には、全体制御部１１０は、選択したアライメント補正データａ＿ｄａｔからアライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔを読み出す。そして、全体制御部１１０は、アライメントマーク撮像データａｐ＿ｄａｔに含まれる照明光量ａｐ＿ａｍｔ、照明角度ａｐ＿ａｎｇ、および撮像倍率ａｐ＿ｍａｇにしたがって、顕微鏡部１０４の照明光量と照明角度を設定し、対物レンズを切り換える。顕微鏡部１０４は、オートフォーカス機構により対物レンズの基板１０２に対する高さを調整する。
そして、全体制御部１１０が撮像部１０５に撮像を指示し、撮像部１０５が顕微鏡部１０４を介して基板１０２を撮像する。このようにして撮像された画像が、図１３の検査時アライメントマーク画像ａｐ２＿ｉｍｇであり、具体例は図１５の検査時アライメントマーク画像７００である。
図１１と図１５を比較すると明らかなように、アライメントマーク画像６００におけるアライメントマーク６０１の座標と、検査時アライメントマーク画像７００におけるアライメントマーク７０１の座標には、ずれがある。このずれには、機械的な位置合わせの精度の低さや、測定対象である個々の基板１０２の歪みなど、いくつかの要因がある。
厳密には、アライメントマーク７０１と６０１の座標のずれは、ｘ方向およびｙ方向の並進によるずれだけでなく、回転など他の種類のずれも含んでいる。しかし、第３実施形態では、アライメントマーク７０１と６０１の座標のずれとしてｘ方向およびｙ方向の並進によるずれのみを考慮して、後続の処理が行われる。その理由は次のとおりである。
測定時に基板１０２が測定対象保持部１０３のステージに実際に載置される方向と、正しい理想的な方向との差の角度θは、比較的小さい。そのような比較的小さな角度θのずれであっても、大型基板の場合は、基板の中心から離れたポジションにおいて特に、誤差の影響を無視することができない。よって、上記の第１段階の補正として、ユークリッド変換やアフィン変換など、回転を考慮した座標変換による補正を行うことが望ましい。
しかし、検査時アライメントマーク画像７００の視野は、基板１０２全体と比べて遥かに狭い。よって、検査時アライメントマーク画像７００の内部での、小さな角度θによる誤差の影響はわずかであり、アライメントマーク７０１と６０１の座標のずれの要因としては無視しても差し支えない程度である。また、角度θの回転の影響を考慮から外すことで、後続のステップにおける計算が簡略化され高速になるという利点が得られる。
よって、以下では、アライメントマーク７０１と６０１の座標のずれとして、ｘ方向およびｙ方向の並進によるずれのみを考慮する。
なお、機械的位置合わせの精度によっては、アライメントマーク７０１が検査時アライメントマーク画像７００の視野の外に位置する場合もありうる。その場合、少量の相対移動と撮像を繰り返すことで、現在のポジションの近傍でアライメントマーク７０１を探索するよう、全体制御部１１０が測定対象保持部１０３と撮像部１０５を制御する。図１５の検査時アライメントマーク画像７００は、そのような探索の結果得られた画像であってもよい。
なお、機械的位置合わせの精度によっては、アライメントマーク７０１が検査時アライメントマーク画像７００の視野の外に位置する場合もありうる。その場合、少量の相対移動と撮像を繰り返すことで、現在のポジションの近傍でアライメントマーク７０１を探索するよう、全体制御部１１０が測定対象保持部１０３と撮像部１０５を制御する。図１５の検査時アライメントマーク画像７００は、そのような探索の結果得られた画像であってもよい。
以上のようにして全体制御部１１０は、アライメントマーク７０１の写った検査時アライメントマーク画像７００を、撮像部１０５から取得して画像位置合わせ部１１３に出力する。
続いてステップＳ４０１において、画像位置合わせ部１１３は、全体制御部１１０から取得した検査時アライメントマーク画像７００に対して特徴点抽出処理を行い、その結果として複数の検査時アライメントマーク特徴箇所を抽出する。ステップＳ２００などと同様にステップＳ４０１においても、ハリスのコーナー検出法など任意の特徴点抽出アルゴリズムが利用可能である。
図１５の例では、画像位置合わせ部１１３が、符号「Ｔａｔ１」〜「Ｔａｔ１２」で示した１２個のコーナーを抽出する。以下では、これらのコーナーも、図１１のコーナーＴａ１〜Ｔａ１２と同様に「特徴箇所」といい、検査時アライメントマーク画像７００における各特徴箇所を識別する識別子である「特徴箇所ＩＤ」として符号「Ｔａｔ１」〜「Ｔａｔ１２」を用いる。
ステップＳ４０１では続いて、画像位置合わせ部１１３が、コーナーＴａｔ１〜Ｔａｔ１２それぞれの座標を、図１５に示すように特徴箇所ＩＤと対応付け、検査時アライメントマーク特徴箇所座標群７０２として記憶する。ステップＳ４０１における特徴点抽出処理は、対象となる画像に写っているパターンが異なるが、第１実施形態において図１Ｂに示した特徴点１３ａなどの抽出と類似の処理である。また、検査時アライメントマーク特徴箇所座標群７０２は図１Ｂの検査時の特徴箇所座標群１５と同様のデータ構成を有する。
次に、処理はステップＳ４０２に移行し、画像位置合わせ部１１３が検査時アライメントマーク特徴箇所画像群７０３を作成する。すなわち、画像位置合わせ部１１３は、各コーナーＴａｔ１〜Ｔａｔ１２の座標を中心として、図１１のモデル特徴箇所画像Ａ１〜Ａ１２と同じ大きさおよび形状の小領域を、検査時アライメントマーク画像７００から切り出す。
なお、各コーナーＴａｔ１〜Ｔａｔ１２の座標を中心とする理由は、アライメントマーク特徴箇所画像群６０３が、アライメントマーク画像６００の各コーナーＴａ１〜Ｔａ１２の座標を中心にして小領域をそれぞれ切り出すことで作成されたためである。つまり、もし、コーナーＴａ１〜Ｔａ１２に対する所定の相対座標を中心として、アライメントマーク特徴箇所画像群６０３を構成する各モデル特徴箇所画像Ａ１〜Ａ１２が切り出された場合は、ステップＳ４０２でも、各コーナーＴａｔ１〜Ｔａｔ１２に対して同じ所定の相対座標を中心として、小領域が切り出される。
画像位置合わせ部１１３は、こうして切り出した１２個の小さな画像Ｂ１〜Ｂ１２からなる群を、図１５の検査時アライメントマーク特徴箇所画像群７０３として記憶する。検査時アライメントマーク特徴箇所画像群７０３は図１３の特徴箇所座標群ｇａ２＿ｆｉに対応する。
なお、画像位置合わせ部１１３は、検査時アライメントマーク特徴箇所画像群７０３を構成する各モデル特徴箇所画像Ｂｋを、それぞれの特徴箇所ＩＤ「Ｔａｔｋ」に対応付けた状態で記憶する（図１５の例においてｋは１≦ｋ≦１２なる整数である。）。
ステップＳ４０２に続いて、画像位置合わせ部１１３は、下記（１）〜（３）のように動作する。それによって、画像位置合わせ部１１３は、アライメントマーク７０１と６０１の座標のずれを表すずれ量ｄ＿ａｍｔｘおよびｄ＿ａｍｔｙを算出するのに適した特徴箇所の組を決定する。
（１）画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４０３〜Ｓ４１０、Ｓ４１５、およびＳ４１６からなる第１の繰り返しループを、ステップＳ４０３またはＳ４１０で「はい」と判断するまで繰り返す。なお、第１の繰り返しループには、ステップＳ４０７〜Ｓ４１０、Ｓ４１５、およびＳ４１６からなる第２の繰り返しループが含まれる。
（２）画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４０３で「はい」と判断した場合には、ステップＳ４１７とＳ４１８により、ずれ量ｄ＿ａｍｔｘおよびｄ＿ａｍｔｙを算出するための特徴箇所の組を決定する。
（３）画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４１０で「はい」と判断した場合には、ステップＳ４１１において、ずれ量ｄ＿ａｍｔｘおよびｄ＿ａｍｔｙを算出するための特徴箇所の組を決定する。
（１）画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４０３〜Ｓ４１０、Ｓ４１５、およびＳ４１６からなる第１の繰り返しループを、ステップＳ４０３またはＳ４１０で「はい」と判断するまで繰り返す。なお、第１の繰り返しループには、ステップＳ４０７〜Ｓ４１０、Ｓ４１５、およびＳ４１６からなる第２の繰り返しループが含まれる。
（２）画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４０３で「はい」と判断した場合には、ステップＳ４１７とＳ４１８により、ずれ量ｄ＿ａｍｔｘおよびｄ＿ａｍｔｙを算出するための特徴箇所の組を決定する。
（３）画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４１０で「はい」と判断した場合には、ステップＳ４１１において、ずれ量ｄ＿ａｍｔｘおよびｄ＿ａｍｔｙを算出するための特徴箇所の組を決定する。
以下、これらのステップＳ４０３〜Ｓ４１１およびＳ４１５〜Ｓ４１８について詳しく説明する。
ステップＳ４０３で、画像位置合わせ部１１３は、「ステップＳ４０１で抽出したすべての特徴箇所が注目済みである」という条件が成立するか否かを判断する。図１５の例では、１２箇所の特徴箇所Ｔａｔ１〜Ｔａｔ１２のすべてが注目済みの場合のみ、ステップＳ４０３で画像位置合わせ部１１３が「はい」と判断し、処理がステップＳ４１７に移行する。まだ注目していない特徴箇所が１箇所以上残っている場合、画像位置合わせ部１１３はステップＳ４０３で「いいえ」と判断し、処理がステップＳ４０４に移行する。
ステップＳ４０３で、画像位置合わせ部１１３は、「ステップＳ４０１で抽出したすべての特徴箇所が注目済みである」という条件が成立するか否かを判断する。図１５の例では、１２箇所の特徴箇所Ｔａｔ１〜Ｔａｔ１２のすべてが注目済みの場合のみ、ステップＳ４０３で画像位置合わせ部１１３が「はい」と判断し、処理がステップＳ４１７に移行する。まだ注目していない特徴箇所が１箇所以上残っている場合、画像位置合わせ部１１３はステップＳ４０３で「いいえ」と判断し、処理がステップＳ４０４に移行する。
ステップＳ４０４では、画像位置合わせ部１１３が、まだ注目していない特徴箇所のうちの一つを、注目対象アライメントマーク特徴箇所として選出する。ステップＳ４０４における選出は、任意の一つを選出するという方法でもよいが、本実施形態では次のように行われる。
すなわち、図１４に示すようにステップＳ４０４は１回以上実行されるが、画像位置合わせ部１１３は、最初にステップＳ４０４を実行する際に、検査時アライメントマーク特徴箇所座標群７０２をソートする。そして、画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４０４のｊ回目の実行時（ｊは１以上の整数である。）には、ソートされたｊ番目の座標の特徴箇所を、注目対象アライメントマーク特徴箇所として選出する。
ソート後の検査時アライメントマーク特徴箇所座標群７０２は、図１５では省略したが、図１３のソート済み特徴箇所座標群ｇａ２＿ｓｃに対応する。また、ソートの基準は実施形態に応じて任意である。
例えば、画像位置合わせ部１１３は、検査時アライメントマーク画像７００の中心から近い順に検査時アライメントマーク特徴箇所座標群７０２をソートしてもよい。その場合、特徴箇所Ｔａｔ１２が１番目に注目対象アライメントマーク特徴箇所として選出される。
以下では、ステップＳ４０４で注目対象アライメントマーク特徴箇所として特徴箇所Ｔａｔ１２が選出された場合を例に説明する。また、以下では、図１５に示すように、注目対象アライメントマーク特徴箇所として選出された特徴箇所Ｔａｔ１２に対応する座標と画像をそれぞれ、注目対象アライメントマーク特徴箇所座標７０４および注目対象アライメントマーク特徴箇所画像７０５という。
続いて、画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４０５で、注目対象アライメントマーク特徴箇所画像７０５と、アライメント補正モデルａ＿ｍｏｄ内の各モデル特徴箇所画像Ａ１〜Ａ１２との間の類似度を算出する。ステップＳ４０５で算出される類似度は、同じ大きさと形状を有する小領域の画像同士の類似度なので、以下では「部分類似度」という。図１３には部分類似度ｓｉｍ＿ｐが図示されている。
例えば、図１１のアライメントマーク特徴箇所画像群６０３は、１２個のモデル特徴箇所画像Ａ１〜Ａ１２を含む。よって、画像位置合わせ部１１３は、１≦ｋ≦１２なる整数ｋのそれぞれについて、モデル特徴箇所画像Ａｋと注目対象アライメントマーク特徴箇所画像７０５との間の部分類似度ｓｉｍ＿ｐを算出する。
ステップＳ４０５における部分類似度ｓｉｍ＿ｐの算出は、注目対象アライメントマーク特徴箇所画像７０５に対応するモデル特徴箇所画像の候補をアライメントマーク特徴箇所画像群６０３の中から選択し、対応付けについての仮説を立てるために行われる。以下、ステップＳ４０５の処理について図１６を参照して説明する。
図１６は、第３実施形態のアライメント補正処理における対応付けの候補の選択について説明する図である。
図１６には、図１５に示した注目対象アライメントマーク特徴箇所画像７０５と、図１１に示したアライメント補正モデルａ＿ｍｏｄ中のアライメントマーク特徴箇所画像群６０３とを示してある。
図１６には、図１５に示した注目対象アライメントマーク特徴箇所画像７０５と、図１１に示したアライメント補正モデルａ＿ｍｏｄ中のアライメントマーク特徴箇所画像群６０３とを示してある。
図１６の例では、正方形の注目対象アライメントマーク特徴箇所画像７０５は、左上の約４分の１の領域が黒っぽく、残りの領域が白っぽい。アライメントマーク特徴箇所画像群６０３内で同様に左上の約４分の１の領域が黒っぽく、残りの領域が白っぽいモデル特徴箇所画像は、特徴箇所Ｔａ１０とＴａ１２それぞれに対応して切り出された２個のモデル特徴箇所画像Ａ１０とＡ１２である。他の１０個のモデル特徴箇所画像Ａ１〜Ａ９、およびＡ１１は、注目対象アライメントマーク特徴箇所画像７０５とまったく似ていないパターンを有する。
画像位置合わせ部１１３は、１≦ｋ≦１２なる整数ｋのそれぞれについて、モデル特徴箇所画像Ａｋと注目対象アライメントマーク特徴箇所画像７０５との間の部分類似度ｓｉｍ＿ｐを算出する。そして、画像位置合わせ部１１３は、予め決められた閾値ｔｈ＿ｐと部分類似度ｓｉｍ＿ｐとを比較することで、モデル特徴箇所画像Ａｋと注目対象アライメントマーク特徴箇所画像７０５と類似するか否かを判断する。
部分類似度ｓｉｍ＿ｐの具体的な計算方法は実施形態に応じて任意であり、マッチング処理の様々なアルゴリズムを利用することができる。以下では説明の便宜上、部分類似度ｓｉｍ＿ｐの値が大きいほど類似度が高いものとする。
例えば、図１１のアライメントマーク画像６００と図１５の検査時アライメントマーク画像７００がともにモノクロームのグレースケールで表された輝度画像の場合、部分類似度ｓｉｍ＿ｐは、各画素における輝度の差の絶対値の総和の符号を反転させた値でもよい。
また、閾値ｔｈ＿ｐは、モデル特徴箇所画像Ａ１〜Ａ１２を切り出す小領域の画素数、画像の階調数、部分類似度ｓｉｍ＿ｐの算出アルゴリズムなどに応じて、必要なら実験を行うことにより、実施形態に応じた適切な値に定めることが望ましい。例えば、閾値ｔｈ＿ｐが適切であれば、注目対象アライメントマーク特徴箇所画像７０５と類似する２個のモデル特徴箇所画像Ａ１０およびＡ１２に関してのみ、部分類似度ｓｉｍ＿ｐが閾値ｔｈ＿ｐ以上となるであろう。
ここで図１４の説明に戻ると、画像位置合わせ部１１３がステップＳ４０５で１２個の部分類似度ｓｉｍ＿ｐを算出した後、処理はステップＳ４０６に移行する。画像位置合わせ部１１３はステップＳ４０６で、部分類似度ｓｉｍ＿ｐが閾値ｔｈ＿ｐ以上のモデル特徴箇所画像があるか否かを判断する。
部分類似度ｓｉｍ＿ｐが閾値ｔｈ＿ｐ以上のモデル特徴箇所画像が一つ以上ある場合、画像位置合わせ部１１３は、その一つ以上のモデル特徴箇所画像を、注目対象アライメントマーク特徴箇所画像に該当する可能性のある候補として記憶する。そして、処理はステップＳ４０７に移行する。
ステップＳ４０５で算出したすべての部分類似度ｓｉｍ＿ｐが閾値ｔｈ＿ｐ未満の場合は、ステップＳ４０４で選出した注目対象アライメントマーク特徴箇所画像が不適切であったと考えられる。よって、別の注目対象アライメントマーク特徴箇所画像を選出するために、処理はステップＳ４０６からＳ４０３に戻る。
ステップＳ４０７から始まる上記の第２の繰り返しループにおける処理は、ステップＳ４０６で候補として記憶したモデル特徴箇所画像に対応する仮説を検討する処理である。第２の繰り返しループにおいて画像位置合わせ部１１３は、一つ以上の仮説を順に検討していく。もし非常に妥当性の高い仮説が見つかれば、画像位置合わせ部１１３はステップＳ４１０において即座にその仮説を採用し、それ以上の検討を打ち切る。
逆に、候補としてステップＳ４０６において記憶した一つ以上のモデル特徴箇所画像にそれぞれ対応するすべての仮説を画像位置合わせ部１１３が検討しても、即座に採用可能なほど高い妥当性の仮説が見つからないこともある。その場合、処理はステップＳ４０３に戻る。
すなわち、ステップＳ４０７において画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４０６で記憶した一つ以上の候補のすべてについて、ステップＳ４０８〜Ｓ４１０の処理を実行済みか否か、ということを判断する。
すべての候補について処理済みの場合とは、即座に採用可能なほど高い妥当性の仮説が見つからなかった場合である。この場合、ステップＳ４０４で選出した注目対象アライメントマーク特徴箇所画像が不適切だった可能性があるので、処理はステップＳ４０３に戻る。他方、未処理の候補が残っている場合は、処理がステップＳ４０８に移行する。
ステップＳ４０８で画像位置合わせ部１１３は、未処理の一つ以上の候補のうちの一つを選出する。
図１６の例では、特徴箇所Ｔａ１０に対応するモデル特徴箇所画像Ａ１０が第１の候補であり、特徴箇所Ｔａ１２に対応するモデル特徴箇所画像Ａ１２が第２の候補である。したがって、ステップＳ４０８で、画像位置合わせ部１１３は、二つの候補のうちの一つを選出する。
図１６の例では、特徴箇所Ｔａ１０に対応するモデル特徴箇所画像Ａ１０が第１の候補であり、特徴箇所Ｔａ１２に対応するモデル特徴箇所画像Ａ１２が第２の候補である。したがって、ステップＳ４０８で、画像位置合わせ部１１３は、二つの候補のうちの一つを選出する。
ステップＳ４０８で画像位置合わせ部１１３は、例えば、未処理の候補のうち部分類似度ｓｉｍ＿ｐが最大のものを選出してもよく、候補に対応する特徴箇所ＩＤの順に候補を選出してもよく、ランダム順に候補を選出してもよい。
続いて、ステップＳ４０９において画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４０４で選出した注目対象アライメントマーク特徴箇所画像と、ステップＳ４０８で選出した候補とが対応するという仮説を立てる。そして、画像位置合わせ部１１３は、立てた仮説の妥当性を検証するための評価値を算出する。
ステップＳ４０９で算出される評価値が、図１３に図示した全体類似度ｓｉｍ＿ｔである。全体類似度ｓｉｍ＿ｔは、立てた仮説のもとでの、アライメント補正モデルａ＿ｍｏｄ内のアライメントマーク画像ａｐ＿ｉｍｇと、ステップＳ４００で撮像された検査時アライメントマーク画像ａｐ２＿ｉｍｇとの間の全体的な類似度を示す。
続いて、第３実施形態における全体類似度ｓｉｍ＿ｔの算出について、図１７と図１８を参照して説明する。
図１７と図１８は、第３実施形態のアライメント補正処理における全体類似度について説明する図である。図１７と図１８は、図１モデル特徴箇所座標群５に示すようにステップＳ４０４で注目対象アライメントマーク特徴箇所として特徴箇所Ｔａｔ１２が選出された場合の、図１６の二つの候補にそれぞれ対応する。
図１７と図１８は、第３実施形態のアライメント補正処理における全体類似度について説明する図である。図１７と図１８は、図１モデル特徴箇所座標群５に示すようにステップＳ４０４で注目対象アライメントマーク特徴箇所として特徴箇所Ｔａｔ１２が選出された場合の、図１６の二つの候補にそれぞれ対応する。
図１７は、図１６の第１の候補であるモデル特徴箇所画像Ａ１０がステップＳ４０８で選出された場合の、ステップＳ４０９における全体類似度ｓｉｍ＿ｔの算出を説明する図である。すなわち、図１７は、モデル特徴箇所画像Ａ１０に対応する特徴箇所Ｔａ１０が、特徴箇所Ｔａｔ１２に対応するという第１の仮説を示す。
図１１に示したように、モデル特徴箇所画像Ａ１０の中心である特徴箇所Ｔａ１０の、アライメントマーク画像６００における座標は、
（ｘ，ｙ）＝（６５０，５５０）
である。また、図１５に示したように、検査時アライメントマーク画像７００における特徴箇所Ｔａｔ１２の座標、すなわち注目対象アライメントマーク特徴箇所座標７０４は、
（ｘ，ｙ）＝（２５０，３００）
である。
（ｘ，ｙ）＝（６５０，５５０）
である。また、図１５に示したように、検査時アライメントマーク画像７００における特徴箇所Ｔａｔ１２の座標、すなわち注目対象アライメントマーク特徴箇所座標７０４は、
（ｘ，ｙ）＝（２５０，３００）
である。
したがって、１≦ｋ≦１２なる各整数ｋについて、アライメントマーク画像６００における特徴箇所Ｔａｋの座標を（ｘ，ｙ）＝（ａｋ，ｂｋ）とすると、第１の仮説において特徴箇所Ｔａｋに対応する検査時アライメントマーク画像７００内の座標（ｘ，ｙ）＝（ｃｋ，ｄｋ）は、式（６）および（７）のとおりである。
ｃｋ＝ａｋ−６５０＋２５０ （６）
ｄｋ＝ｃｋ−５５０＋３００ （７）
以下、１≦ｋ≦１２なる各整数ｋについて、検査時アライメントマーク画像７００内の、座標（ｘ，ｙ）＝（ｃｋ，ｄｋ）を中心とした、モデル特徴箇所画像Ａｋと同じ大きさおよび形状の範囲の小領域を、「Ｃｋ」なる符号で参照する。図１７は、小領域Ｃｋにモデル特徴箇所画像Ａｋを重ね合わせることで、第１の仮説を表現した図である。
ｄｋ＝ｃｋ−５５０＋３００ （７）
以下、１≦ｋ≦１２なる各整数ｋについて、検査時アライメントマーク画像７００内の、座標（ｘ，ｙ）＝（ｃｋ，ｄｋ）を中心とした、モデル特徴箇所画像Ａｋと同じ大きさおよび形状の範囲の小領域を、「Ｃｋ」なる符号で参照する。図１７は、小領域Ｃｋにモデル特徴箇所画像Ａｋを重ね合わせることで、第１の仮説を表現した図である。
画像位置合わせ部１１３は、１≦ｋ≦１２なる各整数ｋについて小領域Ｃｋとモデル特徴箇所画像Ａｋとの間の類似度に基づいて全体類似度ｓｉｍ＿ｔを算出する。なお、以下では説明の便宜上、全体類似度ｓｉｍ＿ｔも部分類似度ｓｉｍ＿ｐと同様に、値が大きいほど類似していることを表すものとする。
小領域Ｃｋとモデル特徴箇所画像Ａｋとの間の類似度の具体的な定義は実施形態によって任意である。例えば、図１４のステップＳ４０５で算出した部分類似度ｓｉｍ＿ｐと同様の定義を採用してもよい。
また、全体類似度ｓｉｍ＿ｔの具体的な定義も実施形態によって任意である。例えば、全体類似度ｓｉｍ＿ｔは、各整数ｋについて算出された小領域Ｃｋとモデル特徴箇所画像Ａｋとの間の類似度の総和として定義されていてもよい。
あるいは、全体類似度ｓｉｍ＿ｔは、アライメントマーク特徴箇所画像群を構成するモデル特徴箇所画像の数Ｎに依存しないように正規化された値でもよい。例えば、図１１の例では、アライメントマーク特徴箇所画像群６０３がＮ＝１２個のモデル特徴箇所画像Ａ１〜Ａ１２から構成される。よって、画像位置合わせ部１１３は、１≦ｋ≦Ｎなる各整数ｋについて小領域Ｃｋとモデル特徴箇所画像Ａｋとの間の類似度を算出し、算出したＮ個の類似度の総和をＮで割り、得られた商を全体類似度ｓｉｍ＿ｔとして利用してもよい。
また、第１実施形態において説明したように、一つ以上の小領域Ｃｋが検査時アライメントマーク画像７００の視野の外になってしまうこともある。その場合、画像位置合わせ部１１３は、小領域Ｃｋとモデル特徴箇所画像Ａｋとの間の類似度には所定の定数を割り当ててもよい。また、画像位置合わせ部１１３は、検査時アライメントマーク画像７００の視野の外になる小領域Ｃｋの個数に応じて正規化した値を全体類似度ｓｉｍ＿ｔとして算出してもよい。
図１７から明らかなように、第１の仮説においては、ｋ＝１およびｋ＝１０に関しては、小領域Ｃｋとモデル特徴箇所画像Ａｋとの間の類似度が比較的高い。しかし、ｋ＝２〜９、１１、１２に関しては、小領域Ｃｋとモデル特徴箇所画像Ａｋとの間の類似度は低い。そのため、第１の仮説では、全体類似度ｓｉｍ＿ｔの値も小さい。
それに対して、図１８に示す第２の仮説では、下記のとおり、全体類似度ｓｉｍ＿ｔの値が大きい。
図１８は、図１６の第２の候補であるモデル特徴箇所画像Ａ１２がステップＳ４０８で選出された場合の、ステップＳ４０９における全体類似度ｓｉｍ＿ｔの算出を説明する図である。すなわち、図１８は、モデル特徴箇所画像Ａ１２に対応する特徴箇所Ｔａ１２が、特徴箇所Ｔａｔ１２に対応するという第２の仮説を示す。
図１８は、図１６の第２の候補であるモデル特徴箇所画像Ａ１２がステップＳ４０８で選出された場合の、ステップＳ４０９における全体類似度ｓｉｍ＿ｔの算出を説明する図である。すなわち、図１８は、モデル特徴箇所画像Ａ１２に対応する特徴箇所Ｔａ１２が、特徴箇所Ｔａｔ１２に対応するという第２の仮説を示す。
第２の仮説においては、モデル特徴箇所画像Ａ１２の中心である特徴箇所Ｔａ１２の、アライメントマーク画像６００における座標は、（ｘ，ｙ）＝（５５０，６５０）であるから、第２の仮説において特徴箇所Ｔａｋに対応する検査時アライメントマーク画像７００内の座標（ｘ，ｙ）＝（ｃｋ，ｄｋ）は、式（８）および（９）のとおりである。
ｃｋ＝ａｋ−５５０＋２５０ （８）
ｄｋ＝ｃｋ−６５０＋３００ （９）
図１８は、式（６）および（７）の代わりに、式（８）および（９）により規定される小領域Ｃｋにモデル特徴箇所画像Ａｋを重ね合わせることで、第２の仮説を表現した図である。第２の仮説に関しても、画像位置合わせ部１１３は、第１の仮説と同様にして、全体類似度ｓｉｍ＿ｔを算出する。
ｄｋ＝ｃｋ−６５０＋３００ （９）
図１８は、式（６）および（７）の代わりに、式（８）および（９）により規定される小領域Ｃｋにモデル特徴箇所画像Ａｋを重ね合わせることで、第２の仮説を表現した図である。第２の仮説に関しても、画像位置合わせ部１１３は、第１の仮説と同様にして、全体類似度ｓｉｍ＿ｔを算出する。
図１８から明らかなように、第２の仮説においては、１≦ｋ≦１２なるどの整数ｋに関しても、小領域Ｃｋとモデル特徴箇所画像Ａｋとの間の類似度が比較的高い。その結果、第２の仮説に関する全体類似度ｓｉｍ＿ｔの値も大きくなる。つまり、第２の仮説は第１の仮説よりも妥当性が高い。
ここで、図１４の説明に戻る。ステップＳ４１０で画像位置合わせ部１１３は、上記のようにしてステップＳ４０９で算出した全体類似度ｓｉｍ＿ｔが、予め決められた上限閾値ｔｈ＿ｕ以上か否かを判断する。
全体類似度ｓｉｍ＿ｔが上限閾値ｔｈ＿ｕ以上なら、現在選出されている候補に対応する仮説の妥当性が非常に高く、即座に採用してよい水準である。この場合、処理はステップＳ４１１に移行する。
他方、全体類似度ｓｉｍ＿ｔが上限閾値ｔｈ＿ｕ未満であれば、現在選出されている候補に対応する仮説の妥当性は、即座に採用可能なほどは高くない。よって、さらに画像位置合わせ部１１３が検討を続けるために、処理がステップＳ４１５に移行する。
後述のように、ステップＳ４１５に処理が移行することで、画像位置合わせ部１１３は、他の候補が残っていれば、他の候補に対応する仮説を検討することができる。また、他の候補が残っていなくても、まだ注目していない他の特徴箇所がもしあれば、画像位置合わせ部１１３は、他の特徴箇所に注目しなおして検討を続けることができる。
上限閾値ｔｈ＿ｕは、予め実験を行うなどして実施形態に応じて適切に定めることが望ましい。上限閾値ｔｈ＿ｕが適切に定められていれば、例えば、図１７の第１の仮説に関しては全体類似度ｓｉｍ＿ｔが上限閾値ｔｈ＿ｕ未満となり、図１８の第２の仮説に関しては全体類似度ｓｉｍ＿ｔが上限閾値ｔｈ＿ｕ以上となるであろう。
ステップＳ４１１では、画像位置合わせ部１１３が、現在選出されている候補を、ステステップＳ４０４で選出した現在の注目対象アライメントマーク特徴箇所に該当する該当アライメントマーク特徴箇所として決定する。つまり、決定された該当アライメントマーク特徴箇所に対応する仮説に関して、全体類似度ｓｉｍ＿ｔは上限閾値ｔｈ＿ｕ以上である。
ステップＳ４１１または後述のステップＳ４１８の実行後に、ステップＳ４１２において画像位置合わせ部１１３は、ｘ方向およびｙ方向それぞれについてアライメントマークずれ量を取得し、記憶する。アライメントマークずれ量は、図１３にずれ量ｄ＿ａｍｔｘおよびｄ＿ａｍｔｙとして図示されている。
例えば、注目対象アライメントマーク特徴箇所が図１５の特徴箇所Ｔａｔ１２であり、該当アライメントマーク特徴箇所が図１１のモデル特徴箇所Ｔａ１２である場合、画像位置合わせ部１１３は次のようにしてずれ量ｄ＿ａｍｔｘおよびｄ＿ａｍｔｙを算出する。
まず、画像位置合わせ部１１３は、図１１のアライメントマーク特徴箇所相対座標群６０４において特徴箇所ＩＤ「Ｔａ１２」に対応付けられている座標（ｘＡ，ｙＡ）＝（５０，２５０）を取得する。そして、特徴箇所Ｔａｔ１２に対応している図１５の注目対象アライメントマーク特徴箇所座標７０４（ｘＦ，ｙＦ）＝（２５０，３００）から、座標（ｘＡ，ｙＡ）を減じた座標（ｘＢ，ｙＢ）を取得する。
座標（ｘＢ，ｙＢ）は、採用された仮説のもとで、アライメントマーク特徴箇所座標群６０２のモデル代表座標（ｘＣ，ｙＣ）＝（５００，４００）に対応する、検査時アライメントマーク画像７００内の座標である。換言すれば、座標（ｘＢ，ｙＢ）は、座標（ｘＣ，ｙＣ）が、ずれ量（ｄ＿ａｍｔｘ，ｄ＿ａｍｔｙ）の分だけシフトされた座標である。よって、画像位置合わせ部１１３は、座標（ｘＢ，ｙＢ）から座標（ｘＣ，ｙＣ）を減じることで、ずれ量ｄ＿ａｍｔｘおよびｄ＿ａｍｔｙを算出することができる。
つまり、ずれ量の算出は、下記の式（１０）および（１１）のようにまとめられ、上記の例における具体的な数値は式（１２）および（１３）のとおりである。
ｄ＿ａｍｔｘ＝ｘＦ−ｘＡ−ｘＣ （１０）
ｄ＿ａｍｔｙ＝ｙＦ−ｙＡ−ｙＣ （１１）
ｄ＿ａｍｔｘ＝２５０−５０−５００＝−３００ （１２）
ｄ＿ａｍｔｙ＝３００−２５０−４００＝−３５０ （１３）
ステップＳ４１２の次のステップＳ４１３において全体制御部１１０は、処理すべきアライメントマークが他にもあるか否かを、ステップＳ４００で読み込んだレシピｒｃｐに基づいて判断する。レシピｒｃｐ内に未処理のアライメント補正データａ＿ｄａｔが残っていれば、処理すべきアライメントマークが他にもあるので処理はステップＳ４００に戻る。レシピｒｃｐ内のすべてのアライメント補正データａ＿ｄａｔが処理済ならば、処理はステップＳ４１４に移行する。
ｄ＿ａｍｔｘ＝ｘＦ−ｘＡ−ｘＣ （１０）
ｄ＿ａｍｔｙ＝ｙＦ−ｙＡ−ｙＣ （１１）
ｄ＿ａｍｔｘ＝２５０−５０−５００＝−３００ （１２）
ｄ＿ａｍｔｙ＝３００−２５０−４００＝−３５０ （１３）
ステップＳ４１２の次のステップＳ４１３において全体制御部１１０は、処理すべきアライメントマークが他にもあるか否かを、ステップＳ４００で読み込んだレシピｒｃｐに基づいて判断する。レシピｒｃｐ内に未処理のアライメント補正データａ＿ｄａｔが残っていれば、処理すべきアライメントマークが他にもあるので処理はステップＳ４００に戻る。レシピｒｃｐ内のすべてのアライメント補正データａ＿ｄａｔが処理済ならば、処理はステップＳ４１４に移行する。
ステップＳ４１４では、座標変換部１１５が、各アライメントマークに対応して記憶されたアライメントマークずれ量に基づいて、アライメント補正パラメータを算出し、図１４のアライメント補正処理が終了する。ステップＳ４１４における座標変換部１１５の動作は、補正のための数学的モデルなどに応じて、実施形態により様々である。
例えば、補正のための数学的モデルとしてアフィン変換を採用した実施形態においては、最低３個のアライメントマークが利用される。座標変換部１１５は、３個のアライメントマークそれぞれのポジションとアライメントマークずれ量とに基づいて、逆行列の計算を含む一連の計算によって、２次元アフィン変換のための変換行列である３×３の同次行列を算出してもよい。あるいは、座標変換部１１５は、４個以上のアライメントマークそれぞれについてのポジションとアライメントマークずれ量とに基づいて、最小二乗法を用いて変換行列を算出してもよい。
また、実施形態によって補正の対象も異なり、補正の対象に応じて、ステップＳ４１４における具体的な計算式も異なる。例えば、ある実施形態では、基板１０２上のポジションからモータなどの動作量を、二つの動作方向についてそれぞれ算出し、算出された動作量を変換行列によって補正することを前提としている。また、ある実施形態では、基板１０２上のポジションを変換行列によって補正し、補正されたポジションから相対移動のためのモータなどの動作量を算出することを前提としている。
なお、補正のために採用される数学的モデルや、補正の対象などに応じて、適切な変換行列またはその他の形式の変換パラメータ群を算出する方法は周知であるので、詳細は省略する。
ここで、ステップＳ４１０の分岐の説明に戻ると、ステップＳ４１０において全体類似度ｓｉｍ＿ｔが上限閾値ｔｈ＿ｕ未満の場合、処理はステップＳ４１５に移行する。ステップＳ４１５で画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４０９で算出した全体類似度ｓｉｍ＿ｔが、予め決められた下限閾値ｔｈ＿ｌ以上か否かを判断する。
全体類似度ｓｉｍ＿ｔが下限閾値ｔｈ＿ｌ未満なら、現在選出されている候補に対応する仮説の妥当性は、即座に棄却してかまわない程度の低さである。したがって、この場合、他の候補の検討に移るために処理はステップＳ４０７に戻る。
それに対し、全体類似度ｓｉｍ＿ｔが下限閾値ｔｈ＿ｌ以上なら、現在選出されている候補に対応する仮説の妥当性は、即座に採用も棄却もできない中間的な水準である。したがって、この場合、仮説を保留にして、後で他の仮説と比較するために、処理はステップＳ４１６に移行する。
ステップＳ４１６では、画像位置合わせ部１１３が、現在選出されている候補を、現在の注目対象アライメントマーク特徴箇所および全体類似度ｓｉｍ＿ｔと対応付けて、後の検討のために保持する。そして、他の候補の検討に移るために処理はステップＳ４０７に戻る。
以上のようにして、画像位置合わせ部１１３は、ある一つの注目対象アライメントマーク特徴箇所に関して、ステップＳ４０５〜Ｓ４１０、Ｓ４１５、およびＳ４１６からなる処理を繰り返し、各候補に対応する仮説を検討する。そして、画像位置合わせ部１１３がすべての候補について仮説を検討し終わっても、上限閾値ｔｈ＿ｕ以上の全体類似度ｓｉｍ＿ｔが得られなかった場合は、上記のように処理がステップＳ４０７からステップＳ４０３へと戻る。
また、ステップＳ４０３において画像位置合わせ部１１３が、「ステップＳ４０１で抽出したすべての特徴箇所について注目済みである」と判断した場合は、処理がステップＳ４１７に移行する。ステップＳ４１７は、画像位置合わせ部１１３が可能な仮説をすべて検討した結果、即座に採用可能なほど妥当性の高い仮説が見つからなかった場合に実行される。
ステップＳ４１７で画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４１６の実行結果として保持している候補があるか否かを判断する。保持している候補があれば処理はステップＳ４１８に移行し、なければ処理はステップＳ４１９に移行する。下限閾値ｔｈ＿ｌが適切に定められていれば、ほとんどの場合において処理がステップＳ４１８に移行すると期待される。
ステップＳ４１８において画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ４１６の実行結果として保持している候補のうち、候補に対応付けてともに保持している全体類似度ｓｉｍ＿ｔが最高の候補を選択する。つまり、画像位置合わせ部１１３は、選択した候補が、選択した候補に対応付けてともに保持している注目対象アライメントマーク特徴箇所に該当すると決定する。
ステップＳ４１８において、注目対象アライメントマーク特徴箇所と、該当アライメントマーク特徴箇所の組が決定されると、処理はステップＳ４１２に移行する。ステップＳ４１２以降の処理は、上記で説明したとおりである。
また、ステップＳ４１９は、全体類似度ｓｉｍ＿ｔが下限閾値ｔｈ＿ｌ以上となるような特徴箇所が、ステップＳ４０２で抽出された特徴箇所の中に見つからなかった場合に実行される。ステップＳ４１９は例外処理であり、例外処理の内容は実施形態に応じて任意である。
例えば、ステップＳ４１９では、表示部１０９が警告を表示し、入力部１０７が作業者からの命令を受け付けてもよい。そして、入力部１０７が受け付けた命令にしたがって、全体制御部１１０が、撮像のポジションを変えて図１４の処理を最初から再度実行するための制御を行ってもよい。
ステップＳ４１９の例外処理の終了後、図１４のアライメント補正処理も終了する。
以上、図６と図７のステップＳ１０４のアライメント補正処理について詳細に説明した。
以上、図６と図７のステップＳ１０４のアライメント補正処理について詳細に説明した。
ところで、上記のとおり第３実施形態は第１実施形態を線幅測定装置１００に応用した実施形態である。基準モデルのデータ構成と図２の位置合わせ部４５の動作に注目して、第３実施形態における図１４の処理について第１実施形態の用語で説明しなおせば、下記のごとくである。
上記のとおり、図２の位置合わせ部４５は、図４の画像位置合わせ部１１３、座標変換部１１５、全体制御部１１０、および測定対象保持部１０３に対応する。そして、第３実施形態における位置合わせ処理は、多数のステップからなる処理であり、図１４のアライメント補正処理を含む。つまり、位置合わせ部４５の一部として機能する上記各部が図１４において行う処理は、換言すれば、第３実施形態における位置合わせ部４５による位置合わせ処理の一部である。
例えば、アライメントマーク画像６００から得られたアライメント補正モデルａ＿ｍｏｄは、アライメントマーク特徴箇所座標群６０２から選出された（すなわち、複数の基準特徴箇所座標から選出された）コーナーＴａ１の座標を、モデル代表座標ａｃ＿ｒｅｐとして含む。コーナーＴａ１の座標は、アライメントマーク画像６００においてアライメントマーク６０１がどこに位置しているかを表している。また、図１１のアライメントマーク特徴箇所相対座標群６０４として示したように、基準特徴箇所座標は、このように選出されたモデル代表座標を基準とする相対座標であってもよい。
また、図１１のアライメントマーク画像６００では中央付近にアライメントマーク６０１が写っているのに対し、図１５の検査時アライメントマーク画像７００では左上に片寄ってアライメントマーク７０１が写っている。この違いは、図１４のステップＳ４１２で算出されるアライメントマークずれ量に表れているが、下記に説明するとおり、別の観点からは、対物レンズと撮像の対象との位置関係の差を表しているとも言える。
上記のとおり図２の撮像部５１は、図４の顕微鏡部１０４と撮像部１０５を含む。したがって、顕微鏡部１０４が含む対物レンズは、基準撮像画像であるアライメントマーク画像６００の撮像にも用いられ、また、対象撮像画像である検査時アライメントマーク画像７００の撮像にも用いられる。
アライメントマーク画像６００では中央付近にアライメントマーク６０１が写っているのに対し、検査時アライメントマーク画像７００では左上に片寄ってアライメントマーク７０１が写っている、という差は、対物レンズと基板との位置関係の差による。つまり、この差は、図１０のステップＳ２００の撮像時における対物レンズと基板との位置関係と、図１４のステップＳ４００の撮像時における対物レンズと基板との位置関係の差による。
対物レンズと基板との位置関係という観点からコーナーＴａ１の座標の意味をとらえなおせば、下記のごとくである。つまり、コーナーＴａ１の座標は、アライメント補正モデルａ＿ｍｏｄを代表して、アライメントマーク画像６００が撮像されたときに用いられた顕微鏡部１０４の対物レンズと、基板上のアライメントマークとの第１の位置関係を表す。
すなわち、第１の位置関係は、対物レンズの光軸が基板の上面と交わる点と、基板上に形成されたアライメントマークとの位置関係である。この第１の位置関係に応じたアライメントマーク画像６００内での座標に、アライメントマーク６０１は写っている。換言すれば、モデル代表座標は、基準モデルを代表して、基準撮像画像の撮像に用いられた対物レンズと、撮像の対象である基準パターンとの第１の位置関係を表す。
ここで、図１５の検査時アライメントマーク画像７００が撮像されたときの、対物レンズと、撮像の対象である対象パターンとしてのアライメントマークとの位置関係を「第２の位置関係」ということにする。一般に第２の位置関係は第１の位置関係とは異なる。
図２のずれ量算出部４４としても機能する画像位置合わせ部１１３が図１４のステップＳ４１２で算出するずれ量は、第２と第１の位置関係の差を示す。つまり、ずれ量に基づいて位置合わせ処理を行う位置合わせ部４５は、第２と第１の位置関係との差に基づいて位置合わせ処理を行っているとも言える。
また、第３実施形態において複数のアライメントマークを利用する点に関して、第１実施形態の用語を用いて説明しなおせば、下記のごとくである。
第３実施形態において、複数のアライメントマークをそれぞれ表す複数のアライメント補正モデルａ＿ｍｏｄを永続記憶部１０８が格納している。すなわち、第１実施形態の用語で表せば、複数の基準パターンをそれぞれ表す複数の基準モデルを基準モデル格納部４１が格納している。
第３実施形態において、複数のアライメントマークをそれぞれ表す複数のアライメント補正モデルａ＿ｍｏｄを永続記憶部１０８が格納している。すなわち、第１実施形態の用語で表せば、複数の基準パターンをそれぞれ表す複数の基準モデルを基準モデル格納部４１が格納している。
撮像部５１に対応する顕微鏡部１０４と撮像部１０５は、複数の基準パターンにそれぞれ対応する複数の対象パターンとしての、線幅測定対象の基板上の複数のアライメントマークをそれぞれ撮像して、複数の対象撮像画像を取得する。撮像部５１による複数の対象撮像画像の取得は、図１４においてステップＳ４００が複数回実行されることに対応する。
また、特徴点抽出部５２として機能する画像位置合わせ部１１３は、複数の対象撮像画像それぞれから複数の対象特徴箇所座標を取得する。この特徴点抽出部５２の動作は、図１４においてステップＳ４０１が複数回実行されることに対応する。
さらに、画像位置合わせ部１１３はずれ量算出部４４としても機能し、基準パターンと対象パターンとの複数組のそれぞれについてずれ量を算出する。ずれ量算出部４４が複数のずれ量を算出することは、図１４においてステップＳ４１２が複数回実行されることに対応する。
位置合わせ部４５として機能する座標変換部１１５は、こうして算出された複数のずれ量から、図１４のステップＳ４１４において、位置合わせ処理に必要な座標変換パラメータとしてのアライメント補正パラメータを算出する。
以上、図６および図７のステップＳ１０４に相当する図１４のアライメント補正処理について、第１実施形態との関係も含めて説明した。続いて、ステップＳ１０５の測定処理の詳細を説明する。
図１９は、第３実施形態における測定処理のフローチャートである。測定処理は、図１４のアライメント補正処理に続いて実行される。また、図１９には図１４と類似するステップが多く存在するので、以下では適宜説明を省略する。
ステップＳ５００において、全体制御部１１０は、図１４の処理で既に読み出しているレシピｒｃｐから、測定データｍ＿ｄａｔの一つを選択する。
例えば、図５に示した品種のガラス基板２０１に対するレシピｒｃｐは、測定予定ポジション２２１〜２２６の群に対応する測定データｍ＿ｄａｔと、測定予定ポジション２３１〜２３６の群に対応する測定データｍ＿ｄａｔとを含む。ステップＳ５００では、レシピｒｃｐに含まれる一つ以上の測定データｍ＿ｄａｔのうちの一つを、全体制御部１１０が選択する。
例えば、図５に示した品種のガラス基板２０１に対するレシピｒｃｐは、測定予定ポジション２２１〜２２６の群に対応する測定データｍ＿ｄａｔと、測定予定ポジション２３１〜２３６の群に対応する測定データｍ＿ｄａｔとを含む。ステップＳ５００では、レシピｒｃｐに含まれる一つ以上の測定データｍ＿ｄａｔのうちの一つを、全体制御部１１０が選択する。
ステップＳ５００では続いて、全体制御部１１０が、選択した測定データｍ＿ｄａｔに含まれる測定予定ポジション群ｇｍ＿ｐｏｓに含まれる一つの測定予定ポジションを選択し、アライメント補正パラメータによる補正処理を実行する。なお、上記のとおり、「測定予定ポジション」のうち現在注目しているものを「測定ポジション」という。また、図１９は、線幅測定による基板１０２の検査を行うために測定予定ポジションに注目しているので、以下では「測定ポジション」を「検査時測定ポジション」と表現することもある。
ステップＳ５００における具体的な補正は、アライメント補正パラメータの補正の対象や、補正のために採用された数学的なモデルなどによって様々であり、実施形態によって異なる。
例えば、図１４のステップＳ４１４で算出されたアライメント補正パラメータは、基板１０２上のポジションから全体制御部１１０が算出したモータの動作量を、アフィン変換により補正するための３×３の変換行列であるとする。
この場合、全体制御部１１０はステップＳ５００において、選択した測定予定ポジションから、二つの動作方向についてそれぞれモータの動作量を算出する。そして、全体制御部１１０は、二つの動作方向それぞれについての動作量を、図１４の処理によって取得した変換行列により補正する。
そして、全体制御部１１０は、補正後の動作量を測定対象保持部１０３に出力する。つまり、全体制御部１１０は、選択した測定予定ポジションを撮像するために、補正した動作量にしたがって相対移動を行うよう、測定対象保持部１０３を制御する。測定対象保持部１０３は、全体制御部１１０の制御にしたがって相対移動を実行する。
以上のようにしてステップＳ５００では補正処理に基づく相対移動が行われる。
すると、次のステップＳ５０１では、全体制御部１１０が、選択した測定データｍ＿ｄａｔ内の測定ポジション撮像データｍｐ＿ｄａｔにしたがって顕微鏡部１０４を設定し、撮像部１０５に撮像を指示し、撮像部１０５が基板１０２を撮像する。ステップＳ５０１における撮像は、ステップＳ４００における撮像と同様である。また、ステップＳ５０１において撮像された画像は、例えば第１実施形態における図１Ｂの撮像画像１１のような画像であり、以下、「検査時測定ポジション画像」という。
すると、次のステップＳ５０１では、全体制御部１１０が、選択した測定データｍ＿ｄａｔ内の測定ポジション撮像データｍｐ＿ｄａｔにしたがって顕微鏡部１０４を設定し、撮像部１０５に撮像を指示し、撮像部１０５が基板１０２を撮像する。ステップＳ５０１における撮像は、ステップＳ４００における撮像と同様である。また、ステップＳ５０１において撮像された画像は、例えば第１実施形態における図１Ｂの撮像画像１１のような画像であり、以下、「検査時測定ポジション画像」という。
ステップＳ５０１に続くステップＳ５０２〜Ｓ５１３、Ｓ５１６〜Ｓ５２０は、それぞれ、図１４のステップＳ４０１〜Ｓ４１２、Ｓ４１５〜Ｓ４１９と類似している。相違点は、撮像の対象がアライメントマークであるか測定ポジションであるかという点のみなので、これらのステップについては簡単に説明する。
なお、ステップＳ５００で補正が行われているにも拘らず、さらにステップＳ５０２〜Ｓ５１３、Ｓ５１６〜Ｓ５２０の処理を行うのは、ステップＳ５００による補正だけではずれや歪みの影響を完全になくすことができないためである。そこで、さらに精密な補正を行うために、ステップＳ５０２〜Ｓ５１３、Ｓ５１６〜Ｓ５２０の処理が実行される。
ステップＳ５０２において画像位置合わせ部１１３は、検査時測定ポジション画像に対して特徴点抽出処理を行い、検査時測定ポジション特徴箇所を抽出し、各特徴点の座標を特徴箇所ＩＤと対応付けて記憶する。
そして、画像位置合わせ部１１３は、次のステップＳ５０３において、検査時測定ポジション画像から、各特徴点を中心とする小領域を切り出し、検査時測定ポジション特徴箇所画像群を作成する。
続いて、ステップＳ５０４において画像位置合わせ部１１３は、「ステップＳ５０２で抽出したすべての特徴箇所が注目済みである」という条件が成立するか否かを判断する。条件が成立すれば処理がステップＳ５１８に移行し、成立しなければ処理がステップＳ５０５に移行する。
ステップＳ５０５では、画像位置合わせ部１１３が、まだ注目していない特徴箇所のうちの一つを、注目対象測定ポジション特徴箇所として選出する。
次に、ステップＳ５０６で画像位置合わせ部１１３は、注目対象測定ポジション特徴箇所に対応する注目対象測定ポジション特徴箇所画像と、測定モデルｍ＿ｍｏｄ内の各モデル特徴箇所画像との間の部分類似度をそれぞれ算出する。なお、ステップＳ５０６における部分類似度の算出のために利用するマッチングアルゴリズムは、ステップＳ４０５におけるマッチングアルゴリズムと同じでもよく、違っていてもよい。
次に、ステップＳ５０６で画像位置合わせ部１１３は、注目対象測定ポジション特徴箇所に対応する注目対象測定ポジション特徴箇所画像と、測定モデルｍ＿ｍｏｄ内の各モデル特徴箇所画像との間の部分類似度をそれぞれ算出する。なお、ステップＳ５０６における部分類似度の算出のために利用するマッチングアルゴリズムは、ステップＳ４０５におけるマッチングアルゴリズムと同じでもよく、違っていてもよい。
そして、続くステップＳ５０７で画像位置合わせ部１１３は、部分類似度が予め決められた閾値以上のモデル特徴箇所画像があるか否かを判断する。ステップＳ５０７における閾値は、ステップＳ４０６における閾値ｔｈ＿ｐと同じ値でもよく、違う値でもよい。
部分類似度が閾値以上のモデル特徴箇所画像が一つ以上あれば、画像位置合わせ部１１３は、その一つ以上のモデル特徴箇所画像を、注目対象測定ポジション特徴画像に該当する可能性のある候補として記憶する。そして、処理はステップＳ５０８に移行する。
他方、部分類似度が閾値以上のモデル特徴箇所画像がなければ、処理はステップＳ５０７からＳ５０４に戻る。
ステップＳ５０８において画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ５０７で記憶した一つ以上の候補のすべてについて、ステップＳ５０９〜Ｓ５１１を実行済みか否か、ということを判断する。すべての候補についてステップＳ５０９〜Ｓ５１１を実行済みならば、処理はステップＳ５０４に戻り、そうでなければ処理はステップＳ５０９に移行する。
ステップＳ５０８において画像位置合わせ部１１３は、ステップＳ５０７で記憶した一つ以上の候補のすべてについて、ステップＳ５０９〜Ｓ５１１を実行済みか否か、ということを判断する。すべての候補についてステップＳ５０９〜Ｓ５１１を実行済みならば、処理はステップＳ５０４に戻り、そうでなければ処理はステップＳ５０９に移行する。
ステップＳ５０９で画像位置合わせ部１１３は、未処理の一つ以上の候補のうちの一つを選出する。選出する順序を決める基準は実施形態により任意である。
そして、次のステップＳ５１０で画像位置合わせ部１１３は、注目対象測定ポジション特徴箇所画像と、ステップＳ５０９で選出した候補とが対応するという仮説を立て、立てた仮説の妥当性を検証するための評価値として全体類似度を算出する。ステップＳ５１０における全体類似度の具体的な定義は、ステップＳ４０９における全体類似度ｓｉｍ＿ｔと同様でもよく、異なっていてもよい。
そして、次のステップＳ５１０で画像位置合わせ部１１３は、注目対象測定ポジション特徴箇所画像と、ステップＳ５０９で選出した候補とが対応するという仮説を立て、立てた仮説の妥当性を検証するための評価値として全体類似度を算出する。ステップＳ５１０における全体類似度の具体的な定義は、ステップＳ４０９における全体類似度ｓｉｍ＿ｔと同様でもよく、異なっていてもよい。
続いて、ステップＳ５１１において画像位置合わせ部１１３は、算出した全体類似度が、予め決められた上限閾値以上か否かを判断する。ステップＳ５１１における上限閾値は、ステップＳ４１０における上限閾値ｔｈ＿ｕと同じ値でもよく、異なる値でもよい。全体類似度が上限閾値以上ならば処理がステップＳ５１２に移行し、そうでなければ処理がステップＳ５１６に移行する。
ステップＳ５１２では、画像位置合わせ部１１３が、現在選出されている候補を、ステステップＳ５０５で選出した現在の注目対象測定ポジション特徴箇所に該当する該当測定ポジション特徴箇所として決定する。
そして、ステップＳ５１２または後述のステップＳ５１９の実行後に、ステップＳ５１３において画像位置合わせ部１１３は、ｘ方向およびｙ方向それぞれについて測定箇所ずれ量を算出する。算出方法はステップＳ４１２と同様である。
ステップＳ５１３に続いてステップＳ５１４では、測定部１１４が線幅の測定を実行し、画像の回転を考慮して測定結果を補正する。ステップＳ５１４は、図１４に類似のステップがないので、以下、ステップＳ５１４の詳細を説明する。
ステップＳ５１４において測定部１１４は、まず、現在選択している測定データｍ＿ｄａｔから、測定テンプレートｍ＿ｔｍｐ内の測定部位情報ｍ＿ｌｏｃを読み出す。上記のとおり、測定部位情報ｍ＿ｌｏｃは、１枚の検査時測定ポジション画像を使って測定すべき１箇所または複数箇所の測定部位を表す。測定部１１４は、各測定部位について例えば下記のようにして測定と補正を実行する。
例えば、ステップＳ５０１で撮像した検査時測定ポジション画像が、図１Ｂの撮像画像１１であり、現在選択している測定データｍ＿ｄａｔ内の測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇが図１Ａの撮像画像１であるとする。測定部位情報ｍ＿ｌｏｃは、線幅ｗを測定すべき部位を、例えば撮像画像１においてエッジ２ａが右向きの矢印と接する座標（ｘａ，ｙａ）を用いて表している。また、第３実施形態においては、座標（ｘａ，ｙａ）は、測定ポジション画像ｍｐ＿ｉｍｇを代表する座標であるモデル代表座標ｍｃ＿ｒｅｐからの相対座標であるとする。
測定部１１４は、検査時測定ポジション画像である撮像画像１１において、エッジ２ａに対応するエッジ１２ｃが右向きの矢印と接する座標（ｘｃ，ｙｃ）を算出する。
すなわち、測定部１１４は、ステップＳ５１３で算出したｘ方向とｙ方向それぞれのずれ量を、モデル代表座標ｍｃ＿ｒｅｐのｘ座標とｙ座標にそれぞれ加算し、さらに相対座標である座標（ｘａ，ｙａ）を加算することで、撮像画像１１における絶対座標である座標（ｘｃ，ｙｃ）を取得する。
すなわち、測定部１１４は、ステップＳ５１３で算出したｘ方向とｙ方向それぞれのずれ量を、モデル代表座標ｍｃ＿ｒｅｐのｘ座標とｙ座標にそれぞれ加算し、さらに相対座標である座標（ｘａ，ｙａ）を加算することで、撮像画像１１における絶対座標である座標（ｘｃ，ｙｃ）を取得する。
ここで、ステップＳ５１３で算出したずれ量を加算することによる補正は、ｘ方向とｙ方向の並進のずれのみに関する補正である。しかし、実際にはアライメント補正パラメータを用いたステップＳ５００での補正で補正しきれなかった回転の影響が残っていることがある。
よって、例えば、測定部１１４は、撮像画像１１に対してエッジ抽出処理を実行し、エッジ１２ａ〜１２ｄを抽出する。そして、測定部１１４は、座標（ｘｃ，ｙｃ）に最も近いエッジ１２ｃ上の点からエッジ１２ｄに下ろした垂線の長さを、線幅ｗとして測定する。たとえ撮像画像１１に回転による歪みの影響が残っていたとしても、ｘ軸に平行に線幅を測定するのではなく、垂線に沿って線幅を測定することにより、回転の影響を補正した適切な線幅ｗが得られる。
あるいは、測定部１１４は、同様にエッジ抽出処理を実行し、座標（ｘｃ，ｙｃ）に最も近いエッジ１２ｃ上の点の座標（ｘｃ２，ｙｃ２）を算出した後、次のように動作してもよい。すなわち、測定部１１４は、算出した座標（ｘｃ２，ｙｃ２）を一方の端点として他方の端点がエッジ１２ｄ上にあるような、ｘ軸に平行な線分の長さを測定してもよい。そして、測定部１１４は、測定した線分の長さを、撮像画像１１の回転角度に応じて補正することで、線幅ｗを取得してもよい。
撮像画像１１の回転角度は、例えば、エッジ１２ｃおよび１２ｄが、本来はｙ軸と平行であるべきエッジである場合には、エッジ１２ｃおよび１２ｄの少なくとも一方の、ｙ軸に対する角度から測定部１１４が算出することもできる。あるいは、エッジ１２ａおよび１２ｂが本来はｘ軸と平行であるべきエッジである場合には、エッジ１２ａおよび１２ｂの少なくとも一方の、ｘ軸に対する角度から、測定部１１４が撮像画像１１の回転角度を算出することもできる。
そのほか、測定部１１４は、正確に線幅ｗを測定するための適切な任意の手法をステップＳ５１４において利用することができる。
ステップＳ５１４の後、ステップＳ５１５において全体制御部１１０は、測定予定ポジションが他にもあるか否かを、レシピｒｃｐに基づいて判断する。
ステップＳ５１４の後、ステップＳ５１５において全体制御部１１０は、測定予定ポジションが他にもあるか否かを、レシピｒｃｐに基づいて判断する。
すなわち、現在選択している測定データｍ＿ｄａｔに含まれる測定予定ポジション群ｇｍ＿ｐｏｓのうち、まだ測定していない測定予定ポジションがあれば、全体制御部１１０は、測定予定ポジションが他にもあると判断する。そして処理はステップＳ５００に戻る。この場合、ステップＳ５００で全体制御部１１０は新たな測定データｍ＿ｄａｔを選択せず、現在選択している測定データｍ＿ｄａｔにおいてまだ測定していない測定予定ポジションを一つ選択する。
例えば、現在の測定データｍ＿ｄａｔに含まれる測定予定ポジション群ｇｍ＿ｐｏｓが図５の測定予定ポジション２２１〜２２６からなる群を表し、現在までに測定予定ポジション２２１〜２２３のみが測定済みであれば、処理がステップＳ５１５からステップＳ５００に戻る。そして、ステップＳ５００において、全体制御部１１０は例えば測定予定ポジション２２４を選択する。
また、ステップＳ５１５において、現在選択している測定データｍ＿ｄａｔに含まれる測定予定ポジション群ｇｍ＿ｐｏｓのすべての測定予定ポジションについて線幅の測定が済んでいた場合は、全体制御部１１０は、次のように動作する。すなわち、全体制御部１１０は、他の測定データｍ＿ｄａｔがレシピｒｃｐにあれば測定予定ポジションが他にもあると判断し、そうでなければ、測定すべき他の測定予定ポジションがないと判断する。前者の場合、処理はステップＳ５００に戻り、後者の場合、図１９の測定処理は終了する。
例えば、現在の測定データｍ＿ｄａｔに含まれる測定予定ポジション群ｇｍ＿ｐｏｓが図５の測定予定ポジション２２１〜２２６からなる群を表し、測定予定ポジション２２１〜２２６すべてについて線幅の測定が済んでいたとする。この場合、測定予定ポジション２３１〜２３６からなる群に対応する測定データｍ＿ｄａｔに関する測定がまだ済んでいなければ処理はステップＳ５００に戻る。逆に、もし測定予定ポジション２３１〜２３６からなる群に対応する測定データｍ＿ｄａｔに関する測定も済んでいれば、図１９の測定処理は終了する。
ここで、ステップＳ５１１の分岐の説明に戻ると、ステップＳ５１１において全体類似度が上限閾値未満の場合、処理はステップＳ５１６に移行する。ステップＳ５１６で画像位置合わせ部１１３は、全体類似度が予め決められた下限閾値以上か否かを判断する。
ステップＳ５１６における下限閾値は、ステップＳ４１５における下限閾値ｔｈ＿ｌと同じ値でもよく、違う値でもよい。そして、全体類似度が下限閾値未満の場合は、処理がステップＳ５０８に戻り、全体類似度が下限閾値以上の場合は、処理がステップＳ５１７に移行する。
ステップＳ５１７では、画像位置合わせ部１１３が、現在選出されている候補を、現在の注目対象測定ポジション特徴箇所および全体類似度と対応付けて保持し、処理がステップＳ５０８に戻る。
また、ステップＳ５０４において、すべての特徴箇所について注目済みであると画像位置合わせ部１１３が判断した場合は、処理がステップＳ５１８に移行する。そして、ステップＳ４１７と同様に、画像位置合わせ部１１３は、保持している候補があるか否かを判断する。保持している候補があれば処理はステップＳ５１９に移行し、なければ処理はステップＳ５２０に移行する。
ステップＳ５１９において画像位置合わせ部１１３は、保持している候補のうち、候補に対応付けてともに保持している全体類似度が最高の候補を選択する。つまり、画像位置合わせ部１１３は、選択した候補が、選択した候補に対応付けてともに保持している注目対象測定ポジション特徴箇所に該当すると決定する。そして、処理はステップＳ５１３に移行する。
ステップＳ５２０は、ステップＳ４１９と同様の例外処理である。例えば、表示部１０９が警告を表示し、入力部１０７が作業者から、測定すべき線幅を示す座標の入力を受け付けてもよい。
以上のとおり、図１９の測定処理は、図１４の処理により算出されたアライメント補正パラメータによる座標変換を含む位置合わせと、測定モデルｍ＿ｍｏｄと検査時測定ポジション画像の比較から算出されるずれ量に基づく位置合わせと、検査時測定ポジション画像の回転角度を考慮した線幅の補正とを含む。したがって、精密な線幅の測定が可能である。
以上、第１〜第３実施形態について説明したが、いずれの実施形態においても、以下のような効果がある。
第１に、作業者の熟練度に左右されずに、自動的に適切な基準モデルを作成することができる。なぜなら、基準モデルの作成のために撮像された、例えば、図１Ａの撮像画像１または図１１のアライメントマーク画像６００などの基準撮像画像に対して、基準モデルの作成のために作業者が、出現頻度の極めて低い特異なパターンを有する範囲を探して指定する必要がないからである。
第１に、作業者の熟練度に左右されずに、自動的に適切な基準モデルを作成することができる。なぜなら、基準モデルの作成のために撮像された、例えば、図１Ａの撮像画像１または図１１のアライメントマーク画像６００などの基準撮像画像に対して、基準モデルの作成のために作業者が、出現頻度の極めて低い特異なパターンを有する範囲を探して指定する必要がないからである。
従来は、作業者の熟練度不足や作業ミスが原因で、特異でないパターンに基づいて不適切な基準モデルが作成される可能性があった。そのため、基準モデルの作成用に選択された領域のパターンと類似するパターンが対象撮像画像に複数存在することがあった。
よって、従来の方法で位置合わせを行う線幅測定装置などの各種装置は、対象撮像画像において、基準モデルとして利用すべき範囲を正しく判断することができないことがあり、間違った位置合わせを行う可能性があった。その結果として、従来は誤認識の頻度や位置合わせ処理のリトライ頻度が増えてしまう、といった問題があった。
しかし、第１〜第３実施形態によれば、そのような問題が解消される。すなわち、第１〜第３実施形態は、位置合わせ処理を必要とする測定、検査、修正などの各種処理を正確かつ迅速に行うために役立ち、作業者の労力削減にも役立つ。
第２に、基準モデルの作成においては、例えば撮像画像１またはアライメントマーク画像６００の全体が利用されるので、ウィンドウサイズを決定する必要がない。したがって、ウィンドウサイズが不適切な場合に生じる上述の問題が避けられる。
例えば下記のような種々の理由から、基準モデルの作成に利用されたウィンドウ内の領域のパターンの全体が、対象撮像画像の視野内に入るとは限らない。
・機械的または電気的なプレアライメントの精度が悪い。
・機械的または電気的なプレアライメントの精度が悪い。
・基板と顕微鏡部との相対移動を行うためのモータなどの移動精度が悪い。
・基板の周縁部にあるパターンを基準モデルの作成に利用した。
すると、対象撮像画像には、基準モデルの作成に利用されたウィンドウ内の領域のパターンの一部しか含まれない。そのため、従来の方法で位置合わせを行う各種装置は、基準モデルに相当するパターンを対象撮像画像内で認識するのに失敗することがあった。つまり、ウィンドウを用いて基準モデルを作成する従来の方法は、基準撮像画像と対象撮像画像とのずれに対する頑健性（ロバストネス）が低かった。
・基板の周縁部にあるパターンを基準モデルの作成に利用した。
すると、対象撮像画像には、基準モデルの作成に利用されたウィンドウ内の領域のパターンの一部しか含まれない。そのため、従来の方法で位置合わせを行う各種装置は、基準モデルに相当するパターンを対象撮像画像内で認識するのに失敗することがあった。つまり、ウィンドウを用いて基準モデルを作成する従来の方法は、基準撮像画像と対象撮像画像とのずれに対する頑健性（ロバストネス）が低かった。
それに対して、第１〜第３実施形態によれば、基準モデルが基準撮像画像の全体から作られるので、従来に比べて基準撮像画像と対象撮像画像とのずれに対する頑健性も高い。つまり、ほとんどの場合において、少なくとも複数の基準特徴点に対応する対象特徴点が対象撮像画像内に含まれると期待される。よって、一部の基準特徴点の分布のみからでも、基準撮像画像と対象撮像画像との間の全体類似度を判断することが可能となる。
第３に、作成された基準モデルは、画像認識に有効な特徴点に関する情報を抽出することで取得されたものである。つまり、第１〜第３実施形態による基準モデルは、少ない情報量で効率的にモデル化されている。
つまり、従来は処理の軽減を目的として撮像画像の一部のみから基準モデルを作成しており、そのためウィンドウを利用していた。しかし、第１〜第３実施形態によれば、基準モデルの作成には撮像画像の全体が利用されるにもかかわらず、効率的なモデル化により、基準モデルの情報量は抑えられている。したがって、基準モデルを利用した位置合わせにおける処理量は比較的少なく、迅速な位置合わせ処理が可能である。
なお、本発明は上記の実施形態に限られるものではなく、様々に変形可能である。以下にその例をいくつか述べる。以下の変形例においても、第１〜第３実施形態と同様の効果が得られる。
第３実施形態では、各アライメントマークに対してそれぞれアライメント補正データａ＿ｄａｔが作成されている。しかし、形状および大きさが等しい複数のアライメントマークからなる群に対して一つのアライメント補正データａ＿ｄａｔを作成するように、第３実施形態を変形することも可能である。
例えば、図５の六つの測定予定ポジション２２１〜２２６に対応して一つの測定データｍ＿ｄａｔを作成するのと同様にして、四つのアライメントマーク２４１〜２４４に対応して一つのアライメント補正データａ＿ｄａｔをモデル作成部１１２が作成してもよい。このような変形例においては、アライメント補正データａ＿ｄａｔのデータ構造などの変形などもあわせて行われる。
また、上記では主に、線幅測定装置における位置合わせ処理のための基準モデルに関する実施形態について説明した。しかし、線幅測定装置以外の欠陥検査装置、欠陥修正装置など様々な種類の装置においても、位置合わせ処理が必要である。そこで、上記の実施形態を変形し、各種の装置における位置合わせのための基準モデルの作成、および作成した基準モデルを用いた位置合わせに適用することができる。
例えば、欠陥検査装置によって欠陥の疑いがあるポジションとして検出されたポジションを詳細に観察し、必要に応じて欠陥の修正を行う欠陥修正装置が知られている。以下に説明する実施形態は、欠陥修正装置に適用するために第３実施形態を変形した第１変形例である。
この第１変形例では、レシピｒｃｐにはアライメント補正データａ＿ｄａｔのみが必要である。欠陥は不特定の場所に発生するので基準モデルを作ることはできない。したがって、欠陥修正装置は、図１０の処理によりアライメント補正データａ＿ｄａｔを作成する。図１２の処理は第１変形例では行われない。
そして、修正時には、欠陥修正装置は、アライメント補正データａ＿ｄａｔを用いて図１４の処理により座標変換パラメータを算出する。続いて、欠陥修正装置は、図１９のステップＳ５００〜Ｓ５０１と同様にして、算出した座標変換パラメータによって、欠陥検査装置から通知された欠陥の疑いがあるポジションを補正してから基板１０２を撮像する。その後の処理は図１９の処理とは異なる。すなわち、欠陥修正装置は、撮像画像に基づいて修正の要否を判断したり必要な修正を行ったりする。
また、以下に説明する第２変形例のように、公知の欠陥検査装置に適用するために第３実施形態を変形することも可能である。
第２変形例におけるレシピｒｃｐは、アライメント補正データａ＿ｄａｔを含むが、測定データｍ＿ｄａｔを含まない。第２変形例において、欠陥検査装置は、図１０の処理によりアライメント補正データａ＿ｄａｔを作成する。第２変形例でも、図１２の処理は行われない。欠陥検査装置は、検査時にはアライメント補正データａ＿ｄａｔを用いて図１４とほぼ同様の処理を行い、座標変換パラメータを算出する。ただし、後述するように、座標変換パラメータを算出するステップＳ４１４における具体的な計算の手順が、第３実施形態における手順と多少異なる。
第２変形例におけるレシピｒｃｐは、アライメント補正データａ＿ｄａｔを含むが、測定データｍ＿ｄａｔを含まない。第２変形例において、欠陥検査装置は、図１０の処理によりアライメント補正データａ＿ｄａｔを作成する。第２変形例でも、図１２の処理は行われない。欠陥検査装置は、検査時にはアライメント補正データａ＿ｄａｔを用いて図１４とほぼ同様の処理を行い、座標変換パラメータを算出する。ただし、後述するように、座標変換パラメータを算出するステップＳ４１４における具体的な計算の手順が、第３実施形態における手順と多少異なる。
座標変換パラメータの算出後、欠陥検査装置は、基板の表面の検査すべき領域を走査しながら撮像する。検査すべき領域は、例えば図５のディスプレイ領域２１１〜２１６でもよく、ガラス基板２０１の表面全体でもよい。
そして、撮像された画像を処理することで、欠陥検査装置は、欠陥の有無を判別し、欠陥が存在する場合は欠陥のポジション、大きさ、形状、および種類などを認識する。欠陥検査装置は、欠陥のポジションを画像内での欠陥の座標から算出するが、その算出において、座標変換パラメータを用いた補正を行う。
ここで、第３実施形態において座標変換パラメータを用いた補正は、例えば、基板上のポジションから、測定対象保持部１０３による相対移動のためのモータの動作量への変換（以下、便宜的に「第１の変換」という。）の結果に対する補正である。他方、第２変形例において座標変換パラメータを用いた補正は、撮像時におけるモータの動作量と撮像画像内の座標との組み合わせから、基板上のポジションへの変換（以下、便宜的に「第２の変換」という。）の結果に対する補正である。
このように、第１の変換と第２の変換では変換の方向が逆であり、第３実施形態と第２変形例では座標変換パラメータの適用対象が異なる。したがって、その違いに応じて、第３実施形態と第２変形例では、座標変換パラメータの算出のための計算式も多少異なる。
ただし、例えば、補正の数学的モデルとして３×３の同次行列で表されるアフィン変換を採用する場合に、下記の（１）および（２）に基づいてアフィン変換のための変換行列を算出することができるという点では、第３実施形態と第２変形例は共通である。
（１）基板上の三つのポジション
（２）三つのポジションにそれぞれ対応する、下記（２ａ）と（２ｂ）の組み合わせ
（２ａ）撮像画像内での座標
（２ｂ）基板１０２と顕微鏡部１０４との相対位置の基準をもとにして、撮像時における基板１０２の顕微鏡部１０４との相対位置を表した量である、撮像時におけるモータの動作量
アフィン変換のための変換行列の算出方法は公知なので、ここでは詳しい説明を省略する。欠陥検査装置は、第２の変換の結果を、算出した変換行列を用いて補正し、補正した値を、検出した欠陥のポジションとして記憶装置に記憶し、あるいは他の装置に出力する。
（１）基板上の三つのポジション
（２）三つのポジションにそれぞれ対応する、下記（２ａ）と（２ｂ）の組み合わせ
（２ａ）撮像画像内での座標
（２ｂ）基板１０２と顕微鏡部１０４との相対位置の基準をもとにして、撮像時における基板１０２の顕微鏡部１０４との相対位置を表した量である、撮像時におけるモータの動作量
アフィン変換のための変換行列の算出方法は公知なので、ここでは詳しい説明を省略する。欠陥検査装置は、第２の変換の結果を、算出した変換行列を用いて補正し、補正した値を、検出した欠陥のポジションとして記憶装置に記憶し、あるいは他の装置に出力する。
以上、様々な実施形態について説明したが、線幅測定装置、欠陥検査装置、欠陥修正装置などの装置が測定、検査、修正の対象とするものは、ＦＰＤ基板や半導体ウェハなどに限らない。位置合わせに利用可能なパターンが表面上に形成されているその他の製品を対象とするよう、上記の実施形態を変形することも可能である。
１、１１ 撮像画像
２、１２ 回路パターン
２ａ〜２ｂ、１２ａ〜１２ｄ エッジ
３ａ〜３ｄ、１３ａ 特徴点
４ モデル特徴箇所画像群
４ａ〜４ｄ モデル特徴箇所画像
５ モデル特徴箇所座標群
１４ａ 特徴箇所画像
１５ 検査時の特徴箇所座標群
２１ａ、２１ｂ 組み合わせ
３０、５０ 基準モデル作成装置
３１、４２、５１ 撮像部
３２、４３、５２ 特徴点抽出部
３３ 基準モデル作成部
４０、６０ 位置合わせ装置
４１ 基準モデル格納部
４４ ずれ量算出部
４５ 位置合わせ部
１００ 線幅測定装置
１０１ コンピュータ
１０２ 基板
１０３ 測定対象保持部
１０４ 顕微鏡部
１０５ 撮像部
１０６ ソフトウェア
１０７ 入力部
１０８ 永続記憶部
１０９ 表示部
１１０ 全体制御部
１１１ 測定部位情報作成部
１１２ モデル作成部
１１３ 画像位置合わせ部
１１４ 測定部
１１５ 座標変換部
２０１ ガラス基板
２１１〜２１６ ディスプレイ領域
２２１〜２３６ 測定予定ポジション
２４１〜２４４ アライメントマーク
６００ アライメントマーク画像
６０１ アライメントマーク
６０２ アライメントマーク特徴箇所座標群
６０３ アライメントマーク特徴箇所画像群
６０４ アライメントマーク特徴箇所相対座標群
７００ 検査時アライメントマーク画像
７０１ アライメントマーク
７０２ 検査時アライメントマーク特徴箇所座標群
７０３ 検査時アライメントマーク特徴箇所画像群
７０４ 注目対象アライメントマーク特徴箇所座標
７０５ 注目対象アライメントマーク特徴箇所画像
Ｔａ１〜Ｔａ１２、Ｔａｔ１〜Ｔａｔ１２ コーナー、特徴箇所
Ａ１〜Ａ１２ モデル特徴箇所画像
Ｂ１〜Ｂ１２ 特徴箇所画像
２、１２ 回路パターン
２ａ〜２ｂ、１２ａ〜１２ｄ エッジ
３ａ〜３ｄ、１３ａ 特徴点
４ モデル特徴箇所画像群
４ａ〜４ｄ モデル特徴箇所画像
５ モデル特徴箇所座標群
１４ａ 特徴箇所画像
１５ 検査時の特徴箇所座標群
２１ａ、２１ｂ 組み合わせ
３０、５０ 基準モデル作成装置
３１、４２、５１ 撮像部
３２、４３、５２ 特徴点抽出部
３３ 基準モデル作成部
４０、６０ 位置合わせ装置
４１ 基準モデル格納部
４４ ずれ量算出部
４５ 位置合わせ部
１００ 線幅測定装置
１０１ コンピュータ
１０２ 基板
１０３ 測定対象保持部
１０４ 顕微鏡部
１０５ 撮像部
１０６ ソフトウェア
１０７ 入力部
１０８ 永続記憶部
１０９ 表示部
１１０ 全体制御部
１１１ 測定部位情報作成部
１１２ モデル作成部
１１３ 画像位置合わせ部
１１４ 測定部
１１５ 座標変換部
２０１ ガラス基板
２１１〜２１６ ディスプレイ領域
２２１〜２３６ 測定予定ポジション
２４１〜２４４ アライメントマーク
６００ アライメントマーク画像
６０１ アライメントマーク
６０２ アライメントマーク特徴箇所座標群
６０３ アライメントマーク特徴箇所画像群
６０４ アライメントマーク特徴箇所相対座標群
７００ 検査時アライメントマーク画像
７０１ アライメントマーク
７０２ 検査時アライメントマーク特徴箇所座標群
７０３ 検査時アライメントマーク特徴箇所画像群
７０４ 注目対象アライメントマーク特徴箇所座標
７０５ 注目対象アライメントマーク特徴箇所画像
Ｔａ１〜Ｔａ１２、Ｔａｔ１〜Ｔａｔ１２ コーナー、特徴箇所
Ａ１〜Ａ１２ モデル特徴箇所画像
Ｂ１〜Ｂ１２ 特徴箇所画像
Claims (16)
- 対象物に関する位置合わせを行う位置合わせ装置であって、
前記対象物と同じ種類の基準物に含まれる基準パターンを撮像した基準撮像画像から特徴点抽出処理により抽出された、複数の基準特徴点それぞれの座標である複数の基準特徴箇所座標を含む基準モデルを格納する基準モデル格納手段と、
前記対象物に含まれ前記基準物における前記基準パターンに対応する対象パターンを撮像し、対象撮像画像を取得する撮像手段と、
前記撮像手段が取得した前記対象撮像画像から、特徴点抽出処理により複数の対象特徴点を抽出し、前記複数の対象特徴点それぞれの座標である複数の対象特徴箇所座標を取得する特徴点抽出手段と、
前記基準モデル格納手段が格納する前記基準モデル内の前記複数の基準特徴箇所座標と前記特徴点抽出手段が取得した前記複数の対象特徴箇所座標とに基づき、前記基準パターンと前記対象パターンのずれを表すずれ量を算出するずれ量算出手段と、
前記ずれ量算出手段が算出した前記ずれ量に基づいて前記対象物に関する位置合わせ処理を行う位置合わせ手段と、
を備えることを特徴とする位置合わせ装置。 - 前記ずれ量算出手段は、
前記複数の対象特徴箇所座標を前記複数の基準特徴箇所座標に対応付ける複数の組み合わせ方に応じて、前記基準モデルと前記対象撮像画像との全体的な類似の程度を表す全体類似度をそれぞれ算出し、
算出した前記全体類似度が基準を満たす組み合わせ方を選択し、
選択した前記組み合わせ方における前記基準パターンと前記対象パターンのずれを表す量を前記ずれ量として算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置合わせ装置。 - 前記ずれ量算出手段は、
前記全体類似度が表す前記類似の前記程度が、予め決められた閾値が表す前記類似の前記程度以上となる組み合わせ方を選択するか、または、
前記複数の組み合わせ方に応じて算出した複数の前記全体類似度のうちで、相対的に高い前記類似の前記程度を表す全体類似度が算出された組み合わせ方を選択する、
ことを特徴とする請求項２に記載の位置合わせ装置。 - 前記基準モデルは、前記複数の基準特徴箇所座標のそれぞれを基準にして予め決められた相対的な範囲を前記基準撮像画像から切り出した画像である複数の基準特徴箇所画像を、前記複数の基準特徴箇所座標とそれぞれ対応付けて含んでおり、
前記特徴点抽出手段は、前記複数の対象特徴箇所座標のそれぞれを基準にして、前記相対的な範囲を、複数の対象特徴箇所画像として前記対象撮像画像から切り出し、
前記ずれ量算出手段は、前記複数の基準特徴箇所画像と前記複数の対象特徴箇所画像とに基づいて、前記ずれ量を算出することを特徴とする請求項１に記載の位置合わせ装置。 - 前記ずれ量算出手段は、
前記複数の対象特徴箇所画像の一つに注目し、
注目した前記対象特徴箇所画像と類似する前記基準特徴箇所画像を選択し、
注目した前記対象特徴箇所画像と、選択した前記基準特徴箇所画像とが、互いに対応するという仮説を立て、
前記仮説のもとで、前記複数の基準特徴箇所画像のそれぞれについて、当該基準特徴箇所画像と、前記対象撮像画像において当該基準特徴箇所画像に対応する範囲との類似度を算出し、
算出した複数の前記類似度に基づいて前記仮説を評価し、
二つ以上の前記対象特徴箇所画像に注目することにより、または、注目した前記対象特徴箇所画像に対して二つ以上の前記基準特徴箇所画像をそれぞれ選択することにより、複数の仮説について評価して、評価の結果に基づいて一つの仮説を選択し、
選択した前記仮説における前記基準パターンと前記対象パターンのずれを表す量を前記ずれ量として算出する、
ことを特徴とする請求項４に記載の位置合わせ装置。 - 前記基準モデルは、前記基準撮像画像の撮像に用いられた対物レンズと前記基準パターンとの間の第１の位置関係を、前記基準モデルを代表して表すモデル代表座標として、前記複数の基準特徴箇所座標から選出された一つの基準特徴箇所座標を含み、
前記位置合わせ手段は、前記撮像手段に備えられ前記対象撮像画像の撮像に用いられた対物レンズと前記対象パターンとの間の第２の位置関係と、前記第１の位置関係との差に基づいて、前記位置合わせ処理を行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置合わせ装置。 - 前記複数の基準特徴箇所座標が、前記モデル代表座標を基準とする相対座標であることを特徴とする請求項６に記載の位置合わせ装置。
- 前記基準モデル格納手段は、複数の基準パターンをそれぞれ表す複数の基準モデルを格納し、
前記撮像手段は、前記複数の基準パターンにそれぞれ対応する複数の対象パターンを撮像して複数の対象撮像画像を取得し、
前記特徴点抽出手段は、前記複数の対象撮像画像それぞれから前記複数の対象特徴箇所座標を取得し、
前記ずれ量算出手段は、前記基準パターンと前記対象パターンとの複数組のそれぞれについて前記ずれ量を算出し、
前記位置合わせ手段は、前記ずれ量算出手段が算出した複数の前記ずれ量から、前記位置合わせ処理に必要な座標変換パラメータを算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置合わせ装置。 - コンピュータが、
位置合わせの対象である対象物と同じ種類の基準物に含まれる基準パターンを撮像した基準撮像画像から特徴点抽出処理により抽出された、複数の基準特徴点それぞれの座標である複数の基準特徴箇所座標を含む基準モデルを記憶装置から読み出し、
前記対象物に含まれ前記基準物における前記基準パターンに対応する対象パターンを撮像した対象撮像画像を取得し、
取得した前記対象撮像画像から、特徴点抽出処理により複数の対象特徴点を抽出し、
前記複数の対象特徴点それぞれの座標である複数の対象特徴箇所座標を取得し、
読み出した前記基準モデル内の前記複数の基準特徴箇所座標と、取得した前記複数の対象特徴箇所座標とに基づき、前記基準パターンと前記対象パターンのずれを表すずれ量を算出し、
算出した前記ずれ量に基づいて前記対象物に関する位置合わせ処理を行う、
ことを特徴とする方法。 - コンピュータに、
位置合わせの対象である対象物と同じ種類の基準物に含まれる基準パターンを撮像した基準撮像画像から特徴点抽出処理により抽出された、複数の基準特徴点それぞれの座標である複数の基準特徴箇所座標を含む基準モデルを記憶装置から読み出すステップと、
前記対象物に含まれ前記基準物における前記基準パターンに対応する対象パターンを撮像した対象撮像画像を取得するステップと、
取得した前記対象撮像画像から、特徴点抽出処理により複数の対象特徴点を抽出するステップと、
前記複数の対象特徴点それぞれの座標である複数の対象特徴箇所座標を取得するステップと、
読み出した前記基準モデル内の前記複数の基準特徴箇所座標と、取得した前記複数の対象特徴箇所座標とに基づき、前記基準パターンと前記対象パターンのずれを表すずれ量を算出するステップと、
算出した前記ずれ量に基づいて前記対象物に関する位置合わせ処理を行うステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。 - 対象を表現する基準モデルを作成する基準モデル作成装置であって、
前記対象を撮像した撮像画像を取得する撮像手段と、
前記撮像手段が取得した前記撮像画像から複数の特徴点を抽出し、前記複数の特徴点それぞれの座標である複数の基準特徴箇所座標を取得する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段が取得した前記複数の基準特徴箇所座標を含むモデルを、前記基準モデルとして作成する基準モデル作成手段と、
を備えることを特徴とする基準モデル作成装置。 - 前記基準モデル作成手段は、
前記複数の基準特徴箇所座標のそれぞれを基準にして、予め決められた相対的な範囲を、複数の基準特徴箇所画像としてそれぞれ前記撮像画像から切り出し、
前記複数の基準特徴箇所画像と前記複数の基準特徴箇所座標とをそれぞれ対応付けて、前記基準モデルに含める、
ことを特徴とする請求項１１に記載の基準モデル作成装置。 - 前記基準モデル作成手段は、
前記撮像画像の撮像に用いられた対物レンズと前記対象との間の位置関係を、前記基準モデルを代表して表すモデル代表座標として、前記複数の基準特徴箇所座標のうちの一つを選出し、
選出した前記モデル代表座標を前記基準モデルに含める、
ことを特徴とする請求項１１に記載の基準モデル作成装置。 - 前記複数の基準特徴箇所座標は、前記モデル代表座標を基準とする相対座標である、
ことを特徴とする請求項１３に記載の基準モデル作成装置。 - 対象を表現する基準モデルをコンピュータが作成する方法であって、
前記対象を撮像した撮像画像を取得し、
取得した前記撮像画像から複数の特徴点を抽出し、
前記複数の特徴点それぞれの座標である複数の基準特徴箇所座標を取得し、
取得した前記複数の基準特徴箇所座標を含むモデルを、前記基準モデルとして作成する、
ことを特徴とする方法。 - 対象を表現する基準モデルをコンピュータに作成させるプログラムであって、
前記対象を撮像した撮像画像を取得するステップと、
取得した前記撮像画像から複数の特徴点を抽出するステップと、
前記複数の特徴点それぞれの座標である複数の基準特徴箇所座標を取得するステップと、
取得した前記複数の基準特徴箇所座標を含むモデルを、前記基準モデルとして作成するステップと、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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